什么是KD树 Kd-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，Kd-树就是一种平衡二叉树。 首先必须搞清楚的是，k-.....
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2015-11-08 14:08:41
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多维标度法(multidimensional scaling，MDS)是一种在低维空间展示“距离”数据结构的多元数据分析技术,是一种将多维空间的研究对象( 样本 或 变量 ) 简化到低维空间进行定位、分析和归类， 同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。多维标度法与主成分分析(Principle C...
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2015-09-02 00:36:05
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1、余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。余弦定理描述了三角形中任何一个夹角...
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2015-08-11 18:27:14
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原文：http://www.itongji.cn/article/06294DH015.html机器学习方法非常多，也很成熟。下面我挑几个说。首先是SVM。因为我做的文本处理比较多，所以比较熟悉SVM。SVM也叫支持向量机，其把数据映射到多维空间中以点的形式存在，然后找到能够分 类的最优超平面，最后...
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2015-07-25 16:39:14
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定义余弦相似度(cosine similarity)，又称为余弦相似性。通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。概念向量，是多维空间中有方向的线段，如下图是二维空间的两个向量：如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。要确定两个向量方向是否一致，可以用余弦定理计算向量的夹角...
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2015-06-18 18:37:06
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kd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近邻查询是给定查...
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2015-06-13 17:11:27
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网易云音乐的歌单推荐算法是怎样的？这就是amazon发明的“喜欢这个商品的人，也喜欢某某”算法。其核心是数学中的“多维空间中两个向量夹角的余弦公式”，当初我的确是被这算法惊艳到了。=============2014-12-01 更新 =============================不好意思...
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2015-05-29 09:45:34
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#lang scheme
( define ( make-node point axis left-child right-child )
( define ( dispatch msg . args )
( cond
[ ( eq? msg 'point ) point ]
[ ( eq? msg 'axis ) axis...
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2015-05-26 18:52:15
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算法介绍
KD树的全称为k-Dimension Tree的简称，是一种分割K维空间的数据结构，主要应用于关键信息的搜索。为什么说是K维的呢，因为这时候的空间不仅仅是2维度的，他可能是3维，4维度的或者是更多。我们举个例子，如果是二维的空间，对于其中的空间进行分割的就是一条条的分割线，比如说下面这个样子。
如果是3维的呢，那么分割的媒介就是一个平面了，下面是3维空间的分割
这就...
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2015-04-11 09:01:02
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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）。
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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