Sklearn KDTree 的使用

最新推荐文章于 2024-07-21 17:56:10 发布
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#KDTree

该博客介绍了如何利用scikit-learn库中的KDTree数据结构来查找数据点的最近邻。通过加载iris数据集并创建KDTree，然后查询第3个样本的最近5个邻居，展示了KDTree在近邻搜索中的应用。输出了距离这些近邻的距离和它们在数据集中的索引。 
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KDTree,KNeighborsClassifier,KernelDensity,KNeighborsTransformer

X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

tree = KDTree(X)
dist_to_knn, idx_of_knn = tree.query(X=X[[3]],k=5)
print(dist_to_knn)  # 到k个近邻的距离
print(idx_of_knn)   # k个近邻的索引

【Python KD树搜索】——构建高效的数据结构实现近邻搜索
.
03-26 789
通过这种方式，KD树将数据点分布在一颗平衡的二叉树中，使得最近邻查询的时间复杂度可以达到O(logn)，相较于线性扫描的复杂度O(n)更加高效。为了评估KD树的性能，我们需要考虑三个因素：数据集的维度、查询点的数量和数据集的大小。通常情况下，随着数据集的维度增加，KD树的性能会迅速下降，因为高维空间中数据点的数量呈指数级增长。通过本文的介绍，您应该已经了解了如何使用Python KD树搜索来构建高效的数据结构，并如何度量算法的性能。通过测试不同维度的数据集，我们可以对KD树的性能有一个初步的认识。
机器学习笔记（三）——归一化、KD树、数值型特征无量纲化、数值型特征分箱等
weixin_43312354的博客
03-15 4051
一、数据归一化 （一）使用数据归一化的目的 在数据处理中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 通常的数据归一化方法有两种： 最值归一化（normalization）: 把所有数据映射到0-1之间。最值...
KNN算法实现，KD-Tree与sklearn实现
Air_x的博客
05-26 2005
KNN，称K近邻，是一种有监督学习算法，可处理分类和回归问题。
sklearn：最近邻搜索sklearn.neighbors 最近邻查找算法kd-tree 【机器学习】K-means聚类算法初探
木牛的博客
09-27 3750
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KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例
sinat_42247418的博客
02-11 2080
KNN算法——kd-tree、KNN莺尾花分类sklearn实现实例
sklearn 笔记 BallTree/KD Tree
qq_40206371的博客
11-15 1429
由NearestNeighbors类包装。
机器学习—python+sklearn实现KNN&KD树算法
赵亮的优快云博客
10-25 4505
python+sklearn实现KNN及KD树算法 from sklearn import datasets# 导入内置数据集模块 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 导入sklearn.neighbors模块中KNN类 import numpy as np from sklearn.neighbors import KDTree...
[个人笔记]差分项检查-sklearn.cKDtree更改为scipy.KDtree时使用
qq_36697196的博客
12-06 907
if len(road_obstacles_nodes_list) > 1: self.road_obstacles_with_id_dict = road_obstacles_with_id_dict # self.osm_road_obstacles_node_tree = spatial.cKDTree(road_obstacles_nodes_list) self.osm_road_obstacles_node_tree = KDTree(road_obstac.
Machine Learning——sklearn系列（二）——分类
wa1tzy的博客
07-07 451
文章目录一、K近邻1.1 KD-TREE1.2 随机梯度下降法1.3 SVM二 一、K近邻 1.1 KD-TREE kd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近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)。 其实KDTree就是二叉查找树（Binary Search Tree，BST）的变种。二叉查找树的性质如下： 1）若它的左子树不为空，则左子树上所有结点的值均小
机器学习系列之kdtree
weixin_41512727的博客
07-17 1190
目的：最近有个项目，一条公交线路上，有n个站点。现在对每个站点附近的基站，进行聚合。首先，通过爬虫并利用高德API，获取了相应的站点的经纬度信息。然后利用基站维度表（包涵经纬度），计算距离公交站点的所有基站。 步骤一：爬取公交站 爬虫的内容相对简单，本文不在赘述。相关内容，可以自行学习，也可以在评论里探讨。 import requests import numpy as np import...
python kmeans 基于metric_sklearn：最近邻搜索sklearn.neighbors 最近邻查找算法kd-tree 【机器学习】K-means聚类算法初探...
weixin_39632698的博客
01-28 540
balltreek-dtree也有问题[balltree解决上面问题的方案就是使用超球面而不是超矩形划分区域。使用球面可能会造成球面间的重叠，但却没有关系。balltree就是一个k维超球面来覆盖这些观测点，把它们放到树里面。图7(a)显示了一个2维平面包含16个观测实例的图,图7(b)是其对应的balltree，其中结点中的数字表示包含的观测点数。 图7balltree对二维...
对于sklearn的k近邻法
qq_36143103的博客
11-21 410
k近邻法（k-nearest neighbor, kNN） 是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个实例点，然后基于这k个最近邻的信息来进行预测。 通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个实例中出现最多的标记类别作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个实例的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可基于距离远近进行加权平均或加权投票，距离越近的实例权重越大。 k近邻法用于分类的函数：https://scikit-learn.org/
机器学习: 简易kd树的实现
liu7418520963的博客
07-21 1141
使用python简单实现kd树的建立和搜索
Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors
weixin_42783619的博客
05-16 583
Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors query dist, inds = loc_kdtree.query(l_array[0].reshape(1, -1), k=5) query返回值是距离（这里的数值就是metrics计算出来的那个数值）和samples的下标。 Note: 要注意的是index返回的是一个二维数组，第个一维数组元素对应的是一个查询的近邻结果。所以如果训练数据直接调用l_array[inds]返回的是一个三维数组，只查询一个二维数据的近邻时应该使用l
python机器学习库sklearn——K最近邻、K最近邻分类、K最近邻回归
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程 KNN即K最近邻，相关的知识内容可以参考 http://blog.youkuaiyun.com/luanpeng825485697/article/details/78796773 这里只讲述sklearn中如何使用KNN算法。 无监督最近邻 NearestNeighbors （最近邻）实现了 unsuperv...
python实现KDTree+KNN
qq_42964728的博客
09-19 874
KDTree&KNN
用Scikit-learn进行机器学习（五）：使用Scikit-learn进行KNN分析——KNN模型的提升KD-Tree的原理和KD-Tree癌症案例
汪雯琦的博客
02-21 1587
文章目录KNN算法的模型提升KD-Treekd树是什么kd树的原理1.树的建立；2.最近邻域搜索（Nearest-Neighbor Lookup）3.构造方法4.案例分析4.1 树结构的建立4.2 最近领域的搜索4.2.1 查找点(2.1,3.1)4.2.2 查找点(2,4.5)5.总结KD-Tree案例癌症的数据建立模型 KNN算法的模型提升KD-Tree k最近邻法的实现是线性扫描（以穷举搜索...
Python 机器学习 K-近邻算法 KD树
weixin_42098295的博客
02-02 1281
在使用K-近邻（KNN）算法时，kd树（k-dimensional tree）是一种用于减少计算距离次数从而提高搜索效率的数据结构。kd树是一种特殊的二叉树，用于存储k维空间中的数据点，使得搜索最近邻点更加高效。KD树的构造过程是将数据分割成更小的区域，直到每个区域满足特定的终止条件。
数据挖掘学习——KNN（k-近邻）
长弓同学的python学习笔记
09-14 1274
在使用KNN算法对测试数据点进行分类时，需要计算测试数据点与训练样本集中每个数据点之间的距离，对距离进行排序，进而找出其中最近邻的k个样本数据。该方法的优势在于简单有效，但是当训练样本过大时，该方法的计算过程将比较耗时，KNN是一种基于实例的学习，没有很复杂的数学推理，其分类过程是直接建立在对数据集进行分类的基础上，因此也称为。（3）选取最近邻的k个数据进行分类决策（投票法）（1）计算测试数据与训练数据特征值之间的距离。（2）对距离按照规则进行排序（递增）（4）预测测试数据的分类。
KDTree
最新发布
07-26
### KDTree 算法实现及应用场景 KDTree（K-Dimensional Tree）是一种用于高效处理多维空间数据的数据结构，特别适用于最近邻搜索和范围查询。其核心思想是通过分治策略将多维空间划分为较小的子空间，并递归构建一棵二叉树。每个节点表示一个超平面分割区域，分割的方向在各个维度间轮换进行。[^1] #### KDTree 的实现方式 1. **C++ 实现** 在 C++ 中，可以通过模板类 `KDTree` 实现 K-D 树的构建和查询。用户需要自定义一个点类型，包含坐标访问器以及表示维度的静态成员变量，以便与 `KDTree` 类协同工作。这种实现方式提供了高度的灵活性，能够适应不同的数据表示形式。 2. **Python 实现（scikit-learn）** Python 的 `scikit-learn` 机器学习库提供了 `KDTree` 的高效实现，适用于多维空间中的最近邻搜索和范围查询。例如，以下代码展示了如何在二维空间中构建 K-D Tree，并进行 k 近邻搜索和半径范围搜索： ```python import numpy as np from sklearn.neighbors import KDTree # 生成随机二维点集 points = np.random.random((100, 2)) # 构建 K-D Tree tree = KDTree(points) # 查询最近的 3 个邻居 point = points[0] dists, indices = tree.query([point], k=3) print("kNN:", dists, indices) # 查询指定半径内的邻居 indices = tree.query_radius([point], r=0.2) print("Radius search:", indices) ``` 这种方法可以轻松扩展到更高维度的数据处理。[^3] 3. **C# 实现** 在 C# 中，可以使用 KDTree 数据结构来优化 K 最邻近算法（KNN）的性能。通过构建 K-D Tree，可以加速最近邻搜索过程，从而提升诸如手写数字识别等任务的效率。[^4] #### KDTree 的应用场景 - **最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）** KDTree 可以快速查找与给定点最近的点，这在图像匹配、特征匹配、推荐系统等领域具有广泛应用。例如，在图像识别中，可以通过 KDTree 快速找到与查询图像特征最相似的样本。[^2] - **范围查询（Range Query）** KDTree 支持在指定半径范围内查找所有点，适用于邻域特征提取、聚类分析等任务。例如，在地理信息系统（GIS）中，可以查找某个位置周围一定距离内的所有设施。[^3] - **机器学习中的特征检索** 在特征描述子计算和邻域特征提取中，KDTree 可以显著提升搜索效率，尤其是在高维空间中。 - **计算机视觉与点云处理** Point Cloud Library（PCL）中的 `kd-tree` 模块基于 FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）实现了高效的点云数据管理和最近邻检索。这在三维重建、物体识别和 SLAM（同步定位与地图构建）中具有重要意义。[^2] --- ###
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