本文详细介绍了KNN分类算法的原理。
以及如何使用KD树实现KNN算法，包括KD树的构建与K近邻查找
最后给出了KD树的C#实现源码...
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2016-04-05 17:48:27
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一开始不会kd树的时候，感觉kd树一定很神，学了kd树发现kd树挺好写。 kd树的每个节点有一个分割超平面，我是以深度%维数作为当前这一维的分割，比较时对于当前节点就比较这一维。 附上模板代码，求平面第k近距离（kd树裸题） 以后多学习kd树的应用，kd树模型可以应用的题的类型。 ...
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2016-03-31 20:23:25
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原文地址:https://en.wikipedia.org/wiki/K-D-B-tree计算机科学中，KDB-tree(k-dimensionalB-tree)是一个用于划分K维搜索空间的树形结构，KDB-tree的目的是提供平衡KD树的搜索效率，同时提供B树面向块的存储来优化外部内存的访问。介绍...
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2016-01-01 14:56:39
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（1） KD树，但实际没有STL快，3000+ 1 /* 4400 */ 2 #include 3 #include 4 #include 5 #include 6 #include 7 #include 8 #include 9 #include 10 #incl...
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2015-12-19 16:34:12
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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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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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2015-10-29 06:17:49
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继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源码剖析，最后得到了一系列特征点，每个特征点对应一个128维向量。假如现在有两副图片都已经提取到特征点，现在要做的就是匹配上相似的特征点。
相似性查询有两种基本方式：1.范围查询：即给点查询点和查询阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的点。
2.K近邻查询：给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询...
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2015-08-13 12:26:46
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上一篇中已经介绍了SIFT原理点击打开链接，最后得到了一系列特征点，每个特征点对应一个128维向量。假如现在有两副图片都已经提取到特征点，现在要做的就是匹配上相似的特征点。
相似性查询有两种基本方式：1.范围查询：即给点查询点和查询阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于阈值的点。...
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2015-08-12 23:39:22
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构建算法k-d树是一个二叉树，每个节点表示一个空间范围。表1给出的是k-d树每个节点中主要包含的数据结构。表1 k-d树中每个节点的数据类型域名数据类型描述Node-data数据矢量数据集中某个数据点，是n维矢量（这里也就是k维）Range空间矢量该节点所代表的空间范围split整数垂直于分割超平面...
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2015-08-09 17:04:45
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k近邻是一种特别简单的有监督学习算法。给定一个带标签的训练数据集，从中选择与预测样本最近的k个训练样本，用这k个样本投票决定预测样本标签。
k近邻法三要素：距离度量，k值选择和分类决策规则为了提高k近邻搜索效率，比较常用的就是线性扫描和kd树(二叉树)
kd树构造：对每个维度的特征依次寻找中位数划分子集，并以此中位数作为节点
代码：
pass
kd树搜索代码：
主要就是舍弃当前兄弟节点与...
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2015-07-29 19:17:31
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