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）。
索引结构中相似性查询有两种基本的方式：一种是范围查询（range searches），另一种是K近邻查询（K-neighbor searches）。范围查询就是给定查询点和查询距离的阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的数据；K近邻查询...
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2015-03-15 10:56:44
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本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，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近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Near...
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2015-03-11 23:16:01
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作者：daniel-D 在机器学习和数据挖掘中，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...
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2015-03-09 21:02:05
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FLANN介绍FLANN库全称是Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，它是目前最完整的（近似）最近邻开源库。不但实现了一系列查找算法，还包含了一种自动选取最快算法的机制。flann::Index_类该类模板是最近邻索引类，该类用于抽象不同类型的最近邻搜索的索引。
以下是flann::Index_类的声明：template <typename...
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2015-03-03 16:47:02
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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）。
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2015-02-22 00:31:36
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课程简介 :
主要介绍了 RBF 模型及其与最近邻算法、神经网络、Kernel Method 的比较。最后介绍了 RBF 模型的 regularization 问题。...
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2015-01-21 16:37:38
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Color Me Less：http://poj.org/problem?id=1046类似于最近邻算法，距离采用传统的欧式距离。用到的算法：寻找最小元素以下是c语言实现/****************************************************************...
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2015-01-20 23:51:48
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介绍
KNN算法全名为k-Nearest Neighbor，就是K最近邻的意思。KNN也是一种分类算法。但是与之前说的决策树分类算法相比，这个算法算是最简单的一个了。算法的主要过程为：
1、给定一个训练集数据，每个训练集数据都是已经分好类的。
2、设定一个初始的测试数据a，计算a到训练集所有数据的欧几里得距离，并排序。
3、选出训练集中离a距离最近的K个训练集数据。
4、比较k个训练集数...
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2015-01-12 09:32:18
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一、协同过滤推荐技术一般传统的协同过滤推荐技术都是采用最近邻技术：根据系统中用户对共同评分的商品项目的历史评分信息，从而找到他们之间的相似性，生成一个最近邻居用户集合，邻居集合里的邻居和当前用户兴趣爱好相似；再利用邻居集合里的用户的评分信息，推断当前用户对推荐的目标商品的喜好程度；最后根据预测的喜好...
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2015-01-06 22:48:24
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在彻底了解mean shift之前，我们需要解决三个问题： 第一个问题：无参数密度估计 无参数密度估计，它对数据分布规律没有附加任何假设，而是直接从数据样本本身出发研究数据分布特征，对先验知识要求少，完全依靠训练数据进行估计，而且能够处理任意的概率分布。 eg. 直方图法，最近邻域法，核密度估计法。...
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2015-01-04 13:26:53
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