Kd

KD树在knn算法中的应用

我的一些猜测是在进行距离比较时，比如k=3,需要同时保存3个最近的距离，那我们可以以当前最近邻点的三个点与目的点的距离为半径，以目的点为圆心，看在这3个半径中，是否有新的样本点落在其中，如果有一个半径中包含新的样本点，KD
hincon·2020-08-20 00:35

amcl 代码研究(6)——pf_kdtree(1)

amcl中采用了粒子滤波方法，其中的数据结构为kd-tree，现分析如下：typedefstruct{doublev[3];}pf_vector_t;//向量//Thebasicmatrixtypedefstruct
Jaky_wang·2020-08-19 23:08

amcl 代码研究(6)——pf（1）

前面分析了KD_Tree,现在研究粒子滤波pf：//一个粒子，表示位姿和权重//Informationforasinglesampletypedefstruct{//Poserepresentedbythissamplepf_vector_tpose
Jaky_wang·2020-08-19 23:08

知识蒸馏(Knowledge Distillation) 经典之作

这一技术的理论来自于2015年Hinton发表的一篇神作:论文链接arxiv.orgKnowledgeDistillation，简称KD，顾名思义，就是将已经训练好的模型包含的知识(”Knowledge
Terry_dong·2020-08-19 20:12

【报告】2019吉利汽车最新业务研究（附48页PDF文件下载）

海外有6家KD整车制造厂。以下为报告节选：文│方正证券本报告共计：48页。如欲获取完整版PDF文件，请扫描下方二维码加入“车友圈”获取。
汽车之地·2020-08-19 19:26

硅藻泥、贝壳粉、KD板、集成墙等，装修神器还是骗钱大法？

墙面最常用的还是乳胶漆、墙纸、墙布，最多加个硅藻泥，本文重点来比较一下乳胶漆、墙纸和硅藻泥（把墙布归类到墙纸），顺便再提一下木地板上墙、KD板、护墙板、瓷砖、海吉布、石材、贝壳粉、集成墙板等其他材料。
装修33天·2020-08-19 18:37

[KD-Tree] KD Tree

昨天导师谈到毕设时问我学过数据结构没有，会不会KD-tree，当时一脸懵逼，其实确实数据结构课上没有讲，自己查了查算是大致了解了kdtree的结构，但是网上好多博客都是错的，而且似乎都是转的同一个人的博客
sthemmm·2020-08-19 16:23

金蝶妈妈

一转眼，我在KD已经度过了十二年的时间。十二年的时间很长，青春期的悸动、轻狂、幻想、漂浮，棱角逐渐褪去……十二年的时间很短，过去的一幕幕，历历在目，仿佛就在昨天。毕
iteye_6930·2020-08-19 10:20

[bzoj][Cqoi2016]K远点对【堆】【KD-tree】

【题目描述】Description已知平面内N个点的坐标，求欧氏距离下的第K远点对。Input输入文件第一行为用空格隔开的两个整数N，K。接下来N行，每行两个整数X,Y，表示一个点的坐标。1#definelllonglong#defineinf6e9#defineN100010usingnamespacestd;priority_queue,greater>hp;llread(){lltmp=0,
VanishD·2020-08-19 07:49

《银翼杀手2049》观后感：我想有个AI女友！

警官编号KD6-3.7，一个最新型号的人造人。JOI（乔伊），一个全息投影搭配0和1编码的人工智能。在JOI最后的程序被毁的时刻，JOI对K说道：“ILOVE……”（我爱你！）
小帆求知·2020-08-19 06:10

球树

球树类似于KD树，球树的分割块是超球体。
张荣华_csdn·2020-08-19 06:19

利用kd树实现最近邻搜索

输入：已经构造的kd树，目标点x；输出：x的最近邻1在kd树中找出包含目标点x的叶节点：从根结点出发，递归地向下访问kd树。
张荣华_csdn·2020-08-19 06:19

利用球树搜索最近邻

使用球树找出给定目标的最近邻方法是首选自上而下贯穿整棵树找出包含目标点所在的叶子，并在这个球里面找出与目标点最近邻的点，这将确定出目标点距离它的最近邻点的一个上限值，然后跟KD树查找一样，检查兄弟结点，
张荣华_csdn·2020-08-19 06:19

K近邻法之kd树及其Python实现

作为机器学习中一种基本的分类方法，K近邻(KNN)法是一种相对简单的方法。其中一个理由是K近邻法不需要对训练集进行学习。然而，不需要对训练集进行学习，反过来也会造成对测试集进行判定时，计算与空间复杂度的增加。K近邻法最简单的实现方法是对需要分类的目标点，计算出训练集中每一个点到其的距离（比较常用的有欧氏距离），然后选取K个距离目标最近的点，根据这些点的分类以多数表决的形式来决定目标点的分类。理论上
zkk12345·2020-08-19 06:14

K近邻快速算法 -- KD树、BBF改进算法

K近邻算法即是查找与当前点（向量）距离最近的K个点（向量），距离计算一般用欧氏距离。最简单的方法就是穷举法：计算每个向量与当前向量的欧氏距离，选取最小的K个为所求。但这种方法计算量太大，无法应对大样本数的情况（比如SIFT特征点匹配，每张图片一般有几千个待匹配的特征点，对每个点都需要查找另一张图片中与之最相似的特征点从而建立对应关系，穷举法显然不行）。SIFT采用的方法是：先将所有特征向量进行预处
zizi7·2020-08-19 06:41

KD树构建

平衡kd树构建算法流程：输入：K维空间数据集T={x1,x2,….xn},其中xi={xi(1),xi(2),…xi(k)},i=1,….N输出：kd树1：开始：构造根结点，根结点对应于包含T的k维空间的超矩形区域
吾日五省吾身·2020-08-19 06:12

KD树 球树

KD树1.KD树建树采用的是从m个样本的n维特征中，分别计算n个特征的取值的方差，用方差最大的第k维特征nk来作为根节点。
yingchundexiaoxiong·2020-08-19 06:07

机器学习实战——K-近邻法、KD树

机器学习实战专辑part2——K-近邻法@[适合初学小白超详细!]前段时间忙小论文和专利，写博客耽搁了好久，终于终于有时间可以继续写了，虽然没记录在博客上，但是学习依然没有松懈，废话不多说，今天欢迎我们的主角登场，K-近邻法。一、K-近邻法基本概念K-近邻法也叫KNN是一种基本分类与回归方法，一般是用来解决分类问题，它的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点，输出为实例的类别，可以取多类。K-近
xin_xin666·2020-08-19 05:18

关于《统计学习方法》中第三章构造kd树算法中的中位数问题

但在第三章构造平衡kd树时，原书中说的是“以T中所有实例的x(1)坐标的中位数为切分点”（p42），此处的中位数说法自认为不准确。
wzc_1230·2020-08-19 05:56

用python手写KNN算法+kd树及其BBF优化（原理与实现）（上篇）

用python手写KNN算法+kd树及其BBF优化（原理与实现）（上篇）初学python和机器学习，突然兴起想动手用python实践一下KNN算法，本来想着这个算法原理很简单明了，应该实现起来没什么大问题
一头倔强的帅犀牛·2020-08-19 05:13

KD树的python实现

classKd_node:value=[]#节点值deep=None#节点深度feature=None#划分标志left=None#左子树right=None#右子树parent=None#父节点1.建立kd
米米奇·2020-08-19 05:54

kd树之最近邻的搜索Java实现

本算法思想来自于李航的《统计学习方法》本文主要实现其kd树最近邻的搜索构造代码已经发表过了，现在也还是写一下，//为了方便储存数据publicclassData{publicdoublex1;publicdoublex2
米米奇·2020-08-19 05:54

KNN复杂度分析及KD树

1复杂度复杂度一般分为两种，时间复杂度和空间复杂度。这里的时间复杂度指的是程序运行时花费的时间，空间复杂度指的是内存消耗的大小。1.KNN在搜索阶段的时间复杂度是多少？我们都知道KNN在训练阶段不参与任何实质性的模型训练，但在测试阶段需要跟每一个样本做距离的计算。数据量少的时候倒没有关系，但一旦数据量很大时就成为一个瓶颈。2.假如有N个样本，而且每个样本的特征为D维的向量。那对于一个目标样本的预测
急着吃饭的李先生·2020-08-19 05:19

KNN算法的KD树C++实现

KD树本质上是一种二叉树，它拥有具备特定排列顺序的分裂节点以便查找数据，即在二叉排序树之中，某个分裂节点左子树的值均小于分裂节点的值，而右侧均大于分裂节点的值，如果用中序遍历这棵树，它的打印顺序将是从小到大递增的顺序
若愚和小巧·2020-08-19 05:18

机器学习sklearn之KNN算法思想及KD树实现原理

物以类聚、人以群分KNN算法主要是通过K个最近样本的类型判断当前样本的类别，可用于分类和回归。他们的决策方式有所区别：做分类时，一般采用多数表决法，K个最近邻中，哪个类别占的比例多，预测样本就为哪个类别；做回归时，一般采用平均法，对K个最近邻样本输出取个平均值。由于算法简单且分类精度较高，在实际当中也有一定的应用，也是入门机器学习的一个比较典型的算法。很多人会把它跟K-Means算法混淆，因为都是
夜风晚凉·2020-08-19 05:37

李航 统计学习方法 例3.2 构造平衡kd数

#weihuiziimportoperatorimportnumpyasnp#kd-tree每个结点中主要包含的数据结构如下classKdNode(object):def__init__(self,dom_elt
only卉·2020-08-19 05:50

KD树详解

转载自：https://blog.csdn.net/xbmatrix/article/details/636836142.1、什么是KD树Kd-树是K-dimensiontree的缩写，是对数据点在k维空间
Fm镄·2020-08-19 05:45

机器学习—K近邻,KD树算法python实现

完整代码及数据集下载K近邻算法不需要训练，通过搜索训练集，找到预测点与训练集中距离最近的k个实例，然后取k个实例中最多的类型作为预测点的类型。K近邻算法三个基本要素：K值的选择，距离度量，分类决策规则。算法：a.在训练集中找出距离预测点x最近的k个点记为集合N。b.在N中采用多数表决的决策规则，选出最多的类别y作为x的类。距离度量闵可夫斯基（Minkowski）距离Lp(xi,xj)=(∑l=1n
贰锤·2020-08-19 05:02

k近邻法的C++实现：kd树

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
weixin_34191734·2020-08-19 05:26

kdTree相关原理及c++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。
weixin_34023982·2020-08-19 05:41

K近邻算法的kd树实现

k近邻算法的介绍k近邻算法是一种基本的分类和回归方法，这里只实现分类的k近邻算法。k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻算法不具有显式的学习过程，实际上k近邻算法是利用训练数据集对特征向量空间进行划分。将划分的空间模型作为其分类模型。k近邻算法的三要素k值的选择：即分类决策时选择k个最近邻实例；距离度量：即预测实例点和训练实例点间的距离，一般使用L
weixin_33762321·2020-08-19 04:13

MPC控制初长成——我陷过的误区

重复一下之前的笔记：装载系统：sys=ss(A,B,C,D)转化为离散：sysd=c2d(sys,0.1)0.1为采样时间方便调用：Ad=sysd.ABd=sysd.B调用内置函数求解Kd和P_lqr:
weixin_30808575·2020-08-19 04:19

kd树 C++实现

参考：百科kd-tree1/*2*kdtree.h3*4*Createdon:Mar3,20175*Author:wxquare6*/78#ifndefKDTREE_H_9#defineKDTREE_H
weixin_30702887·2020-08-19 04:42

KD树（k-d tree）

维基百科介绍：http://en.wikipedia.org/wiki/KdtreeKD树是一种能在O(N)时间内把平面划分成若干个区域，然后在均摊O(logN)的时间内找到某个区域内所有点的数据结构。其思想是，每次把当前处理的区域按照点数分成两部分，然后对两部分进行递归处理。。。分成两部分有两种策略:一种是横着竖着横着竖着交替划分。。一种是把坐标跨度大的那一维划分成两部分。似乎没什么影响。上图是
weixin_30655569·2020-08-19 04:08

kd树原理及实现

通常，对于维度为k，数据点数为N的数据集，kd树适用于N≫2的k次方的情形。
weixin_30530339·2020-08-19 04:24

KD树原理

原文网址:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8426458KNN缺点实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索，这点在特征空间的维数大以及训练数据容量大时尤其重要。k近邻法的最简单实现是线性扫描，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，计算非常耗时，这种方法是不可行的。为了提高k近邻搜索的效率
King_of_the_sea·2020-08-19 04:15

从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

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。
v_JULY_v·2020-08-19 04:03

KD-Tree的C++源码实现

#include#include#includeusingnamespacestd;classNode{public:intlocation;intp,l,r;Node(){}};classPoint{public:intid,x,y;Point(){}Point(intid,intx,inty):id(id),x(x),y(y){}booloperator&ans){intx=P[T[v].lo
沙丁鱼鱼鱼·2020-08-19 04:23

浅谈KNN算法原理及python程序简单实现、KD树、球树

最近比较空闲，打算利用这一段时间理一下机器学习的一些常见的算法。第一个是KNN算法：KNN1、原理：KNN，K-NearestNeighbor---K最近邻K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的就是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。KNN算法的结果很大程度上取
尨挚·2020-08-19 04:20

kd-tree的实现

url=JLBeRUhL6WLyp8R6TAFDD8swLfazjQnOaSXBY3AydkrVQG8XpCJ8EIh4bWpB02wQxxzPrK723ulRCzSKxkFLy_下面是我的实现//kd-tree.cpp
zbxzc·2020-08-19 04:49

KD树复杂实现

最近邻、k紧邻、范围查询本文采用java对其进行实现，代码中关于Deque双端队列数据结构是本人实现的，packageLuoSen.DS.Tree.Distance;/**用具KD树中的临近查询*/publicinterfaceKDDistance
ambition_forever·2020-08-19 04:44

knn之构造kd树和最近邻求取c++实现

这份代码测试样例为672235447968182这样，通过中位数来选取根节点(这样的方法其实在一定程度上是有很大问题的，因为根节点的选取方法不同，会导致整棵树的结构不同，这里由于数据的关系，不能构成完全二叉树，所以在对于特殊的样例来说是会出错的，比如说(10,10)这个测试样例，根本无法找到包含他的子节点（区域），所以会导致出错))。#include#include#include#include
潇洒的谢家小帅·2020-08-19 04:31

【DBSCAN——KD树优化】

最后对比测试时间，与原博主的结果有些大（DBSCAN：67.0119s、DBSCAN_KD-Tree：8.8526s）DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise
Wendy冬雪飘·2020-08-19 04:51

K近邻算法基础：KD树的操作

Kd-树概念Kd-树其实是K-dimensiontree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实，Kd-树是一种平衡二叉树。
流水无Qing·2020-08-19 04:41

使用KD树进行最近邻查找的例子

使用KD树进行最近邻查找的例子例1：查询点（2.1,3.1）星号表示要查询的点（2.1,3.1）。通过二叉搜索，顺着搜索路径很快就能找到最邻近的近似点，也就是叶子节点（2,3）。
六个轱辘·2020-08-19 04:06

k-近邻算法与kd树优化

1问题引入最近随着战狼2的口碑不断上涨，票房也屡屡创下纪录，截止目前，战狼2的票房已经突破40亿，登顶华语票房冠军，但我想关注的不是票房，而是战狼2究竟是一部什么类型的电影，很多人可能会说，这明显是一部动作片啊，那么问题来了，为什么大部分人觉得战狼2是一部动作片，而不是爱情片、恐怖片。其实他们在回答这个问题的时候，脑海中回想的是战狼2中的各种打斗场面，这种画面占据了电影的大部分时间，他们最终判定这
howie_007·2020-08-19 04:31

kd树 寻找k近邻算法 python实现

kd树和寻找k近邻算法具体流程就不赘述了，这个链接写的很好懂https://zhuanlan.zhihu.com/p/23966698按照链接里的算法写了k近邻的python实现frommathimportsqrtclassKDnode
JuntingF·2020-08-19 04:13

构造KD树，并用KD树求最近邻点

本文是对《KD-tree的原理以及构建与查询操作的python实现》的解读KD树是一种特殊的数据结构，Python中常用的数据结构无法表示该数据结构。
shanghai_in_summer·2020-08-19 04:08

KNN的简单Python实现以及kd树的建立与搜索

KNN的简单Python实现以及kd树的建立与搜索KNN简介KNN算法实现kd树构建kd树查找引用KNN简介通过引入如下的一个问题来进行KNN算法的阐释，如图有三种不同颜色的豆子，我们如何判定未知的三种颜色属于哪一类呢
songsonglei4·2020-08-19 03:54

详解Kd树之查找

kd树已经构造好，如何查找kd树，接着上篇博文voidsearchPathFinding(double[]target,SNodekd_point){//TODO发现路径Stack>pathStack=
疯狂的小羊·2020-08-19 03:30
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