最近邻搜索（Nearest Neighbor Search） Name of the problem: nearest neighbors, k nearest neighbors (kNN, k-NN), nearset neighbor search, proximity search, sim
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2016-03-07 22:22:51
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在k-d tree树中进行数据的k近邻搜索是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d tree中与待查询点距离最近的k个数据点。 最近邻搜索是k近邻的特例，也就是1近邻。将1近邻改扩展到k近邻非常容易。下面介绍最简单的k-d tree最近邻搜索算法。 基本的思路很简单：首先通过二叉树搜索（比较待查询
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2016-03-06 15:32:54
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1.1、构建k-d树 k-d树是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间（如二维(x，y)，三维(x，y，z)，k维(x，y，z，...)）中划分的一种数据结构，主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。本质上说，k-d树就是一种平衡二叉树。 首先必须搞清楚的
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2016-03-06 12:35:27
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KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近； K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如
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2016-02-05 18:55:34
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What is FLANN?FLANN is a library for performing fast approximate nearest neighbor searches in high dimensional spaces. It contains a collection of alg...
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2016-01-25 22:33:41
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1. 最近邻法的应用1.1 Jaccard 相似集如何定义相似：即相关属性交集的大小，越大则越相似。我们给相似一个数学上的定义：Jaccard 相似集。集合 \(S\) 与集合 \(T\) 的 Jaccard 集合被定义为 \(|S \cap T|/|S \cup T|\)，即它们交集与并集的大小之...
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2015-12-22 16:10:34
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在opencv3.0中，提供了一个ml.cpp的文件，这里面全是机器学习的算法，共提供了这么几种：1、正态贝叶斯：normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介绍过：在opencv3中实现机器学习之：利用正态贝叶斯分类2、K最近邻：k nearest neighbo....
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2015-12-09 13:38:43
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个...
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2015-12-01 12:52:40
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k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。应用背景 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题。针对如何快速而准.....
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2015-11-23 21:41:47
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基于实例的学习方法中，最近邻法和局部加权回归法用于逼近实值或离散目标函数，基于案例的推理已经被应用到很多任务中，比如，在咨询台上存储和复用过去的经验；根据以前的法律案件进行推理；通过复用以前求解的问题的相关部分来解决复杂的调度问题。基于实例方法的一个不足是，分类新实例的开销可能很大。这是因为几乎所....
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2015-11-10 22:20:38
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