1. Kdtree原理 Kdtree是一种划分k维数据空间的数据结构,本质也是一颗二叉树,只不过每个节点的数据都是k维,当k=1时,就是图1所示的普通二叉树. 图1 1)Kdtree的建立 建立Kdtree实际上是一个不断划分的过程,首先选择最sparse的维度(一般通过计算数据在各个维度的方差,选择方差大的作为本次分割维度),然后找到该维度上的中间点,垂直该维度做第一次划分.此时k维超平面被一分为二,在两个子平面中再找最sparse的维度,以此类推直到最后一个点也被划分,那么就形了一个不断二分…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习的第15篇文章,之前的文章当中讲了Kmeans的相关优化,还讲了大名鼎鼎的EM算法.有些小伙伴表示喜欢看这些硬核的,于是今天上点硬菜,我们来看一个机器学习领域经常用到的数据结构--KD-Tree. 从线段树到KD树 在讲KD树之前,我们先来了解一下线段树的概念.线段树在机器学习领域当中不太常见,作为高性能维护的数据结构,经常出现在各种算法比赛当中.线段树的本质是一棵维护一段区间的平衡二叉树. 比如下图就是一个经典的线段树:…

1. Kdtree 原理 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: (1). "范围查询" :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: (2). "K近邻查询" :K近邻查询是给定查询点及正整数K,从数据集中找到距离查询点最近的"K"个数据,当K=1,则为[最近邻查询]:…

Point Cloud Library (PCL) 是开源点云处理库, 包括 filtering, feature estimation, surface reconstruction, registration, model fitting and segmentation等算法. PCL可以跨平台使用包括 Linux, MacOS, Windows, and Android. 为了方便开发,分割成一些小的库, 这些库可以独立编译. 1.7.0包含以下模块 Module common Modu…

参考资料: Kd Tree算法原理 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).…

本文介绍一种用于高维空间中的高速近期邻和近似近期邻查找技术--Kd-Tree(Kd树). Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,经常使用于在大规模的高维数据空间进行近期邻查找(Nearest Neighbor)和近似近期邻查找(Approximate Nearest Neighbor),比如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配.本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍.最后给出一些參考文献和开源实现…

kdTree概念 kd-tree或者k维树是计算机科学中使用的一种数据结构,用来组织表示k维空间中点的集合.它是一种带有其他约束条件的二分查找树.Kd-tree对于区间和近邻搜索十分有用.一般位于三维空间中的邻域搜索常用kd-tree,因此本文中所有的kd-tree都是三维的kd-tree. 图一 Kd-tree也是二叉树的一种,首先我们先选定一个维度用于第一次分类,如图一所示,我们先选择x维度方向作为分类方向,随机选取一个值使得小于该值的点位于左边,大于该值的点位于右边.在左右区域分别再对第二…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

稍微看了一下KD-tree的讲义,大概明白了它的原理,但是实现不出来... 所以无耻的抄了一下黄学长的... #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define ll long long #define inf 1000000000 using namespace std; inline int read() { ,f=;char ch=getch…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52186307 )选择特征(坐标轴)的方法  (2)以该特征的哪一个为界 (3)达到什么条件算法结束. (1)选择特征的方法 计算当前观测点集合中每个特征的方差,选择方差最大的一个特征,然后画一个垂直于这个特征的超平面将所有观测点分为两个集合. (2)以该特征的哪一个值为界 即垂直选择坐标轴的超平面的具体位置. 第一种是以各个点的方差的中值(median)为界.这样会使建好的树非常地平衡,会均匀地分开…