数据挖掘基础知识（1）------K邻近法中的kd搜索树

最新推荐文章于 2023-02-27 20:06:51 发布
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#数据挖掘

本文简要介绍了KD搜索树及其优化版本的基本概念，并计划在未来深入研究这些数据结构的相关知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

先记录下来，等着对基本的数据挖掘知识掌握之后在细看

1· kd搜索树

2· 优化的KD搜索树

参考链接为：

参考链接

算法实战应用案例精讲-【数据分析】基于R语言的时序分析（附R语言代码）
qq_36130719的博客
01-11 1515
时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰不仅作用于X(T)，而且影响T时刻以后序列的所有观察值。附加性异常：additive outlier (AO)，造成这种离群点的干扰，只影响该干扰发生的那一个时刻T上的序列值，而不影响该时刻以后的序列值。
点云从入门到精通技术详解100篇-ICESat-2 光子点云去噪分类
最新发布
getusushu的博客
09-08 1170
子，该方法一定程度减小了密度不均匀对光子点云去噪的影响，但需要指定阈值。得光子点云在沿轨方向呈现密度不一致，因此，首先对噪声的空间分布进行调整，以看出原始光子点云中存在着大量的噪声光子，且信号光子空间分布比噪声光子。型用于光子点云数据去噪处理。光子点云的椭圆邻域密度，然后进行密度归一化处理，最后建立密度分布频数直。方图，由于信号光子具有更高的密度，将密度大于指定阈值的光子分类为信号光。度，其加权密度不仅依赖于邻域范围点云数量，还考虑光子点与邻域范围光子点。云的距离，即距离中心光子点云越近，其权重越大。
全面的kd搜索树
12-25
一种功能实现全面的kd搜索树，简单灵活，容易使用
数据挖掘必备基础知识
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If you can dream it,you can do it.
08-13 1万+
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。
数据仓库和数据挖掘基础知识点
汤庆
02-15 1万+
                                                第一章  数据仓库和数据挖掘概述 一、概念题 1、数据仓库的定义是什么？      答：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中央决策制定过程。 2、数据仓库的特点是什么？     答：数据仓库的特点是：   （1）数据仓库是面向主题的；   （2）数据...
数据挖掘之基础知识
thy_2014的专栏
10-27 581
一、背景 数据挖掘，差不多好些年了吧，各种各样的挖掘算法都有了。 但是对于数据挖掘这个词语，我们最容易想起的故事应该是啤酒尿不湿，据说某年沃尔玛的数据挖掘大神们对超市的售货情况做了一次挖掘，发现有一批人喜欢买啤酒和尿不湿，真是很奇怪的又有趣的事情，后来沃尔玛真的就把啤酒和尿不湿放在相邻的商品架上，结果销量大增了。后来这些大神们对这一现象的解释是早上妻子嘱咐老公下班回家买尿不湿，然后男的进超市后
数据挖掘基础知识
qq_23617681的博客
05-19 1259
随着计算机技术、网络技术、通讯技术的快速发展，企业产生了大量的业务数据。 这些数据体量大，通常以TB计算；这些数据包含企业运行中非常有价值的信息。 这些海量信息无法通过常用的方法提取有价值的信息。 为了分析这些数据，发掘企业运行中有规律的信息、为商业决策提供辅助，使企业获取更高利润；或者使政府决策部门做出更加科学合理的公共决策。 我们采用数据挖掘技术，是一个强有力的工具。 简单地
最近令近点对.zip_-baijiahao_c++最近邻点对_differencep6x_最近邻近点对_最近邻问题
09-23
在计算机科学领域，最近邻问题是一项基础且重要的任务，特别是在数据挖掘、机器学习以及图形处理等应用中。本文将深入探讨如何使用C++语言来实现最近邻近点对的算法，结合《算法导论》中的理论知识，为解决这类问题...
C++实现kd树k邻近搜索详解及案例
在当今的IT行业中，数据挖掘和机器学习是极其重要的领域，而k邻近搜索（k-Nearest Neighbors, k-NN）是一种基本分类与回归方法。本知识点将围绕如何使用kd树进行k邻近搜索进行讲解，并侧重于C++实现的细节。 ### kd...
掌握k-nn算法全套源码解析
k-nn算法广泛应用于模式识别、数据挖掘、图像处理等领域。例如，它可以用于手写识别、文本分类、医疗诊断等。由于其简单性，k-nn特别适合于数据集较小或者对于分类精度要求不是特别高的场合。 知识点四：k-nn算法优...
数据挖掘基础知识整理
u013363120的博客
12-19 1430
数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。 利用了如下领域的思想： 1）来自统计学的抽样，估计和假设检验 2）人工智能，模式识别和机器学习的搜索算法，建模技术和学习理论 3）最优化，进化计算，信息论，信号处理，可视化和信息检索 4）数据库技术，并行计算，分布式计算 涉及到的数学原理：概率论与数理统计，线性代数，图论，最优化方法 主要为了解决两大问题： 1）...
数据挖掘基本知识1
Program_life_1的博客
12-28 704
1.数据挖掘的基本任务 利用分类和预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。 2.数据的挖掘和建模过程 定义挖掘目标 数据取样。 抽取数据的标准： 相关性 可靠性 有效性 衡量取样数据质量的标准： 资料完整无缺，各类指标项齐全。 数据准确无误，反映的都是正常状态下的水平 抽样的方式： 随机抽样 等距抽样...
数据挖掘(1)--基础知识学习
码银的博客
02-27 5699
自20世纪90年代以来，随着数据库技术应用的普及，数据挖掘（ Data Mining ）技术已经引起了学术界、产业界的极大关注，其主要原因是当前各个单位已经存储了超大规模，即海量规模的数据，未来能够真正发挥这些数据的实际价值。由于数据分析和管理工作的应用需要，需将这些数据转换成有用的信息和知识，即从传统的数据统计向数据挖掘与分析进行转换。另外，通过数据挖掘技术获取的信息和知识还可以广泛应用于各个行业领域，包括市场开拓与分析、商务管理、生产控制、工程设计和科学探索等方面。（摘自《数据挖掘：方法与应用》徐华）
数据挖掘-基础知识-汇总笔记1
bensonrachel的博客
09-01 443
分类：有监督；聚类：无监督； 1.k-means:连续型，数值型数据，使用欧式距离（余弦距离）“大哥-小弟”的例子，无监督学习算法；形心均值是相加再除即可；对异常值敏感 --k-medoids:形心均值改为中心点，在每个聚簇中按照顺序依次选取点，计算该点到当前聚簇中所有点距离之和，最终距离之和最小的点，则视为新的中心点。计算量比上一个大。 2.k-modes；只是处理分类变量数据；使用汉明距离：不同属性值的个数, 差异度越小，则表示距离越小 3.fuzzy k-modes；模糊；1999年论
【数据挖掘笔记】基础知识
越努力，越幸运
10-24 2226
属性可以是标称的、二元的、序数的或数值的 分位数：取自数据分布的每隔一定间隔上的点。如，2-分位数（对应中位数）将数据分布划分为高低两半，4-分位数将数据分布划分为4个相等部分。 四分位数极差：第一个和第三个四分位数之间的距离。 方差与标准差：度量数据散布程度，低标准差——数据观测趋向均值，高标准差——数据散布在一个大的值域中 截尾均值trimmed mean：丢弃高低极端值（避免丢弃太多）后的均值 中列数midrange：最大值和最小值的平均值 正倾斜、负倾斜 极差：最大值与最小值之差
数据挖掘基础知识总结
Egg66666的博客
03-03 289
1.逻辑回归 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39445556/article/details/83930186 2.决策树 https://shuwoom.com/?p=1452 3.随机森林 https://blog.youkuaiyun.com/qq_34106574/article/details/82016442
数据挖掘（2）基本知识
weixin_44953928的博客
04-19 2634
文章目录一、数据处理1.准备数据2.数据探索3.数据清洗（1）缺失值处理（2）异常值处理（3）数据偏差的处理（4）数据标准化（5）特征选择（6）构建训练集和测试集二、数据建模1.分类问题（KNN、决策树、随机森林、SVM等）2.聚类问题3.回归问题 一、数据处理 1.准备数据 原始的数据本身也存在着各种各样的问题 如不够准确、格式多样、部分特征缺失、标准不统一、特殊数据、错误数据等 需要你掌握一些数据库的使用技巧 关系型数据库MySQL、大数据使用的Hbase、HIVE、搜索引擎数据库ES、内存数据库Red
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