k-d tree算法

最新推荐文章于 2024-06-18 09:36:04 发布

diego11

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k-d tree算法: http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2429382.html

k-d tree代码解析: http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2432465.html

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K-D Tree 算法详解及Python实现

FAICULTY的博客

03-08

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K-D Tree 算法　　k−d treek−d tree\mathrm{k-d\ tree}即k−dimensional treek−dimensional tree\mathrm{k-dimensional\ tree}，是一种分割k维数据空间的数据结构，常用来多维空间关键数据的搜索(如：范围搜素及近邻搜索)，是二叉空间划分树的一个特例。通常，对于维...

K-d树详解

MWhzx的专栏

11-13

6538

转自：http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/687160 By RaySaint 2011/10/12 本文的主要目的是讲一下如何创建k-d tree对目标物体的特征点集合进行数据组织和使用k-d tree最近邻搜索来加速特征点匹配。上面已经讲了特征点匹配的问题其实上是一个最近邻（K近邻）搜索的问题。所以为了更好的引出k-d tree，

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K：树与二叉树

diaosangwan0363的博客

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探索点云世界的高效密集聚类新工具 —— DBSCAN-KdTree快速实现

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探索点云世界的高效密集聚类新工具 —— DBSCAN-KdTree快速实现在数据挖掘与机器学习的广阔天地里，处理高维数据的挑战始终是研究者和技术实践者的关注焦点。特别是在点云处理领域，如何高效地对大规模点云进行聚类分析，已成为一个迫切需要解决的问题。今天，我们带来了一个开源宝藏——基于K-d树加速的DBSCAN快速实现，它为点云聚类带来了新的解决方案。项目介绍本项目旨在提供一个高效的DBSC...

树的一些基本概念

qq_41907993的博客

09-05

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之前学过数据结构，但是很多概念性的东西都有点忘了，现在翻出来整理一下，秋招春招加油！ 1.树的基本概念树(Tree)是由n(n>=0)个节点组成的有限集合(树中元素通常称为结点)。 n=0的树称为空树； n>0的树T由以下两个条件约定构成：有一个特殊的结点称为根(root)结点，它只有后继节点，没有前驱节点。除根结点之外的其他结点分为m(0<=m<n)个互不相交的集合，其中每一个集合也都具有树结构，称为根的子树。 2.树的相关术语树中有许多相关的术语，下面来一一了解：

k-d tree 算法实现

温染的笔记

04-07

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k-d tree 算法 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）。应用背景过程 k-d tree 算法主要分为两部分： k-d 树的构建算法；基于 k-d 树的最邻近查找算法。 k-d 树的构建算法 k-d 树是一个二叉树，每个节点表示一个空间范围，下表给出 k-d 树节点的数...

knn.zip_K._k-d tree_kd tree knn_k近邻搜索

09-22

这是一个小而有效的程序来执行的K -近邻搜索算法，此算法利用JIT 理论加速循环，比向量化有效解决了大量数据的精度问题。甚至比kd-tree效果要佳。 K-nearest neighbor search已经广泛应用在科学与工程上，比如模式...

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**K-d树与1近邻（1NN）算法详解** K-d树（K-dimensional tree）是一种在高维空间中组织和检索数据的数据结构，尤其适用于处理多维数据，如图像像素点、地理位置坐标等。它是由二叉树扩展到多维空间的一种结构，通过...

k叉树的性质_二叉树的定义、性质、存储

weixin_39669075的博客

02-06

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二叉树的定义二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree)。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于2的结点)，二叉树的子树有左右之分，次序不能颠倒。特殊二叉树1. 斜树所有结点都只有左子树的二叉树叫左斜树，所有结点都只有右子树的二叉树叫右斜树。斜树的每一层都只有一个...

python实现K-D树

Slytherin_Cat的博客

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class KDNode: def __init__(self,x,y,level=1): self.x=x self.y=y`` self.level=level self.right=None self.left=None class KDtree: def __init__(self):...

基于密度聚类的DBSCAN算法

weixin_40848065的博客

03-16

991

笔记来自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适...

K 叉树( ktree )

lkb 的小屋

08-07

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【题目描述】有一个巨大的 K 叉树，从上到下，从左到右编了 N 个号，这 N 个点就是一个 K叉完全树。例如 K=3，N=9: 你需要回答 Q 个问题：从 x 节点到 y 节点最少要经过几条边？【输入格式】第 1 行输入整数 N （1 ≤ N ≤ 10^15(表示有 15 个 0)）， K （1 ≤K ≤ 1,000），Q（1 ≤ Q ≤ 100,000）。下面 Q 行,每行两个整数 x

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k-d树(Kd trees)

qq_39747794的博客

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前言在学习了平衡二叉查找树、红黑树等等之后，今天我们再来学习一个新的数据结构——kd树，kd树是一种分割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，下面就让我们来详细看看这种算法。 kd树 kd树也是二叉树，是用于分割多维空间的数据结构，所以其每一个节点是一个多维坐标。先来看看kd树的构造：在构造1维BST树时，一个1维数据根据其与树的根结点和中间结点进行大小比较的结...

（八）k-dTree库教程二--k-d树在PCL中的应用

jiaojialulu的专栏

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k-d树在PCL中的应用上一讲中，我们介绍了k-d树在二维上的原理，k-d树构建算法和k-d树是如何应用于最近邻查找算法的。对于PCL中的k-d树来说，只不过是将二维提升到了三维而已。下面我们就看看PCL是如何将k-d树应用于范围搜索和最近邻搜索的。 PCL中使用的k-d树的算法来自FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors），它是目

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