# 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…

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…

题意:给出n条铁路区间\([L,R]\),共有m个boom依时间顺序放置在\(k_i\)中,区间与\(k_i\)有交集的都被炸掉 求每次炸掉的铁路个数和最后输出所有id被炸的时间点 炸弹能炸到的区间满足\(L≤K≤R\) 因为\(L\)与\(R\)无关,将其关系改写为\(X≤K≤Y\), 对应于二维空间,铁路区间相当于一个点\((L,R)\),每次询问有多少个没被屏蔽的点满足\(X≤K\)且\(K≤Y\) 然后KD树乱搞剪枝就好 唯一的问题是屏蔽掉的点无法在push_up时再次更新两个维度的极左…

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…

1.k近邻算法的思想 给定一个训练集,对于新的输入实例,在训练集中找到与该实例最近的k个实例,这k个实例中的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类. 因为要找到最近的k个实例,所以计算输入实例与训练集中实例之间的距离是关键! k近邻算法最简单的方法是线性扫描,这时要计算输入实例与每一个训练实例的距离,当训练集很大时,非常耗时,这种方法不可行,为了提高k近邻的搜索效率,常常考虑使用特殊的存储结构存储训练数据,以减少计算距离的次数,具体方法很多,这里介绍实现经典的kd树方法. 2.构造kd树 kd…

  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…

Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一棵二叉树,树中存储的是一些K维数据.在一个K维数据集合上构建一棵Kd-Tree代表了对该K维数据集合构成的K维空间的一个划分,即树中的每个结点就对应了一个K维的超矩形区域(Hyperrectangle). 在介绍Kd-tree的相关算法前,我们先回顾一下二叉查找树(Binary Search Tree)的相关概念和算法.k=1就是BST! 例如,图1中是一棵二叉查找树,其满足BST的性质. 图1 二叉查找树(来源:Wiki) KD树的构…

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的…

K近邻(KNN)的核心算法是kd树,转载如下几个链接: [量化课堂]一只兔子帮你理解 kNN [量化课堂]kd 树算法之思路篇 [量化课堂]kd 树算法之详细篇…