ball-tree

算法笔记：球树

超方体与超球体相交的可能性是极高的如上图所示，凡是相交的子空间，都需要进行检查，大大的降低运行效率2球树如果划分区域也是超球体，则相交的概率大大降低——>ball-tree通过超球体划分空间，去掉棱角，
UQI-LIUWJ·2023-08-27 12:50

KNN的核心算法kd-tree和ball-tree

目录[toc]1.K近邻法基础1.1模型与算法K近邻法（K-nearestneighbor,KNN）是最基础的机器学习模型之一，它的类别为：分类（√）、回归（√）、标注概率软分类、非概率硬分类（√）监督（√）、无监督、强化线性、非线性（√）判别（√）、生成KNN既可以用于分类，也可用于回归。分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。一般来讲：回归问题是对真实值的定量逼近预测，通
吴智深·2023-03-17 05:18

KNN的优化算法3：Ball-tree

参考文档：https://www.cnblogs.com/lesleysbw/p/6074662.htmlhttps://www.zhihu.com/question/309576911.原理：为了改进KDtree的二叉树树形结构，并且沿着笛卡尔坐标进行划分的低效率，balltree将在一系列嵌套的超球体上分割数据。也就是说：使用超球面而不是超矩形划分区域。虽然在构建数据结构的花费上大过于KDtr
有石为玉·2020-08-19 05:13

Ball-tree球树的原理、构建和查询

机器学习课程第二次作业Part2——利用ball-tree实现knn算法网络上关于ball-tree的资料较少，我参阅了一些文献之后，记录一下自己对ball-tree的理解简介球树是一颗二叉树，每个结点代表了一些点的集合
Cobian_Kurt·2020-08-19 03:45

k近邻(KNN)的Python实现

可以用K-DTree或Ball-Tree优化成O(Dlog(N))。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。
644262163·2017-07-05 12:58

机器学习算法之KNN算法

当数据集非常庞大时，就很难办了，但可以通过k-d树或者ball-tree来加速查找k近邻。k值的确定也是个问题，一般采用交叉验证来确定，k=1,2,3,4…分别计算，找出错误率最小的k，又是暴力计算。
抱石头冲天·2016-07-28 22:42
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