kd树就是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构,可以运用在k近邻法中,实现快速k近邻搜索.构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分,依次选择坐标轴对空间进行切分,选择训练实例点在选定坐标轴上的中位数为切分点.具体kd树的原理可以参考kd树的原理. 代码是参考<统计学习方法>k近邻 kd树的python实现得到 首先创建一个类,用于表示树的节点,包括:该节点的值,用于划分左右子树的切分轴,左子树,右子树 class decisionnode: de…

  之前两篇随笔介绍了kd树的原理,并用python实现了kd树的构建和搜索,具体可以参考 kd树的原理 python kd树 搜索 代码 kd树常与knn算法联系在一起,knn算法通常要搜索k近邻,而不仅仅是最近邻,下面的代码将利用kd树搜索目标点的k个近邻. 首先还是创建一个类,用于保存结点的值,左右子树,以及用于划分左右子树的切分轴 class decisionnode: def __init__(self,value=None,col=None,rb=None,lb=None): sel…

平台:win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-2.4.11 + gtk_-bundle_2.24.10_win32 主要参考:1.代码:RobHess的SIFT源码:SIFT+KD树+BBF算法+RANSAC算法 2.书:王永明 王贵锦 <图像局部不变性特征与描述> RobHess的SIFT源码中的几个文件说明? RobHess的SIFT源码分析: (1) minpq.h和minpq.c文件这两个文件中实现了最小优先级队列(Minimizing Priority Queue…

最近邻法和k-近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类? 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类.由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据.但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状(图中绿色的圆点),如何判断它是什么形状? 显然,最近邻算法的缺陷--对噪声数据过于敏感,为了解决这个问题,我们可…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

本文首先介绍Kd-Tree的构造方法,然后介绍Kd-Tree的搜索流程及代码实现,最后给出本人利用C#语言实现的二维KD树代码.这也是我自己动手实现的第一个树形的数据结构.理解上难免会有偏差,敬请各位多多斧正. 1. KD树介绍 Kd-Tree(KD树),即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最邻近查找和近似最邻近查找.我实现的KD树是二维的Kd - tree.目的是在点集中寻找最近点.参考资料是Kd-Tree的百度百科.并且根据百度…

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

目录 kd树 一.kd树学习目标 二.kd树引入 三.kd树详解 3.1 构造kd树 3.1.1 示例 3.2 kd树搜索 3.2.1 示例 四.kd树流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程 五.kd树优缺点 5.1 优点 5.2 缺点 六.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树 k近邻算法中讲到它有一个较为致命的缺点就是每个实例到未来新…

# coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt T = [[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]] S=[7, 3] class node: def __init__(self, point): self.left = None self.right = None self.point = point self.parent = None pass def s…