KNN-kd 树

最新推荐文章于 2024-09-19 21:18:16 发布
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分类专栏： 机器学习
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高维查找结果：

B 树： 是查找等于一个点或者一个区间之间有哪些元素

KD 树：查找块中二维的点，应用：基于位置的查找

kd -树构造： 使用垂直/水平线 把点集递归分割成两部分，在偶数层使用水平线，奇数层使用垂直线，每个叶子为一个点

相当于两个二叉树的交叠

 

kd- 树查询： 递归的访问交叉查询的区域

报告在树/结点中且在查询中完全包含的点

 

一文读懂 Faiss：开启高维向量高效检索的大门
进一步有进一步的欢喜~
01-31 3780
Faiss（Facebook AI Similarity Search），如同一位身怀绝技的武林高手，为高维向量相似性搜索带来了高效的解决方案。本文将以清晰的章节结构、完整的内容和严谨的逻辑，深入剖析 Faiss，带你领略其独特的魅力。
KNN-KD树
weq27的博客
04-08 755
KNN-KD树学习笔记之前已经介绍过KNN的算法了，回顾一下KNN的算法核心思想：KNN算法是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。实现kNN算法时，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。简单的KNN算法需要遍历整个训练数据集来求解距离，
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 1408
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...
机器学习之KNN算法实现原理及Kd-tree的构建
DDWDDZY的博客
04-09 526
K近邻（K-nearest neighbors,KNN）是一种基本的机器学习算法，所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。KNN在做回归和分类额主要区别在于最后做预测的时候的决策方式不同，KNN在分类预测时，一般采用多数表决法；而在做回归预测时，一般采用平均值法。 首先输入样本进行分类，然后输入需要判断的物体根据KNN原则将其归类 KNN三要素 ...
KD树 C++实现
yhaida的博客
01-04 760
已知样本空间如何快速查询得到其近邻？唯有以空间换时间，建立索引是最基本的解决方式。但是索引建立的方式各有不同，kd树只是是其中一种。它的思想如同分治法，即：利用已有数据对k维空间进行切分。注意：在一维空间里面，二叉查找树就是KD树的情形。对于一颗二叉查找树，可以在空间上理解：树的每个节点把对应父节点切成的空间再切分，从而形成各个不同的子空间。查找某点的所在位置时，就变成了查找点所在子空间。二叉查找树仅仅是一维，如果换到二维？如下图， 这样可以将平面分为两个部分。
Java中的快速最近邻搜索算法：如何优化高维数据的查询效率
最新发布
微赚淘客系统开发者博客
09-19 457
最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）是数据分析和机器学习中一个重要的问题，尤其是在处理高维数据时。KD-树适用于低维数据，Ball树和LSH则适用于更高维的数据。LSH通过将数据点映射到多个哈希桶中来加速近似最近邻搜索，适用于处理非常高维的数据。Ball树是一种适用于高维数据的树形数据结构，适用于更复杂的近似最近邻搜索。在实际应用中，选择合适的最近邻搜索算法会依赖于数据的维度、大小及精度要求。大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
java-knn-2.rar_Knn-java_knn
09-21
在实际应用中，还需要考虑一些优化策略，比如使用kd树、球树等数据结构来加速查找邻居的过程，或者使用懒惰学习策略只在预测时计算距离，以降低内存需求。 【标签】"knn-java knn" 表明讨论的内容是关于Java编程...
KNN--Java.zip_KNN java_Knn-java_java KNN_knn
09-23
3. **Java实现细节**：文档可能会介绍如何使用Java编写KNN的代码，包括数据结构的选择（如使用ArrayList或HashSet存储样本）、计算距离的函数、搜索K个最近邻的算法（如使用KD树或球树优化搜索效率）、投票策略（如...
13-提交-监督学习 -knn-nb-决策树模型.pdf
09-22
监督学习是机器学习的一种重要方法，其中K近邻分类器（KNN）和决策树是两种常用的分类模型。 K近邻分类器（KNN）的基本原理是通过计算新样本与已知训练数据集中的所有数据点之间的距离，找出距离最近的K个点，然后...
关于knn算法knn-master (1).zip
04-15
5. 实现细节：在实际编程中，KNN算法的实现可能涉及数据结构的选择（如KD树或球树）来加速搜索过程，以及存储策略以减少计算量。此外，还可能涉及到并行计算优化，以提高大规模数据集上的运行效率。 6. 应用场景：...
高维数据检索：IVFFlat 算法
三余知行
08-18 1677
IVFFlat（Inverted File with Flat Quantization）算法在高维数据检索领域中扮演着不可或缺的角色。作为传递速度与数据处理效率的重要工具，IVFFlat 为在大规模数据集中的近似最近邻搜索提供了一种有效的解决方案。随着大数据技术的发展，传统的线性扫描方法已无法适应现代需求，因此深入探讨 IVFFlat 的原理、实施与应用实践显得尤为重要。
大数据算法（课后答案总汇）
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weixin_44033192的博客
06-29 1万+
第一讲 大数据算法概述 大数据算法概述 第一讲作业 第二讲 亚线性算法 亚线性算法概述 亚线性算法概述单元测验 第三讲 亚线性算法例析 亚线性算法例析 第三讲作业 第四讲 外存算法概述 外存算法概述 第四讲作业 第五讲 外存查找结构 外存查找结构 第五讲作业 第六讲外存图数据算法 外存图数据算法 第六讲作业 第七讲 基于MapReduce的并行算法设计 基于MapReduce的并行算法设计 第七讲作业 第八讲 MapReduce算法例析 MapReduce算法例析 第九讲 超越MapReduce的并行大数.
KD树（网易游戏笔试）
JeckZ博客
03-08 1004
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。你看到，blog内的文章与你于别处所见的任何都不同。于是，等啊等，等一台电脑，只好等待..”。得益于田，借了我一台电脑（借他电脑的时候，我连表示感谢，他说“能找到工作全靠你的博客，这点儿小忙
KD树原理
wanghai00的博客
03-06 3835
原文网址:http://blog.youkuaiyun.com/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，
kd树
Twinkle
11-11 953
参考： 1.《统计学习方法》李航 2.https://baike.baidu.com/item/kd-tree/2302515?fr=aladdin 3.http://www.jianshu.com/p/ffe52db3e12b 4.http://blog.youkuaiyun.com/likika2012/article/details/39619687 1. 概述 KD树是一种查询索引结
KD树详解
weixin_39568744的博客
05-17 1万+
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/xbmatrix/article/details/63683614 2.1、什么是KD树 Kd-树是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间（如二维(x，y)，三维(x，y，z)，k维(x1，y，z..)）中划分的一种数据结构，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）。本质上说，Kd-树就是一种...
KD树在PCL中的运用
10-13 2033
KD树在PCL中的运用一、什么是KD树二、KD树的如何搭建三、如何理解这个KD树呢四、KD树在点云处理PCL中的使用 一、什么是KD树 本质上说，KD树就是一颗平衡二叉树，是将多维空间数据空间划分的一种结构，通常在二维空间和三维空间上使用，根据划分规则将多个点划分为节点空间，划分规则通常是根据距离的平方作为划分权重，即根据距离权重的二分法形成的树结构（表述可能不太适合），目的用于快速查找一个指定点...
KD树详解及KD树最近邻算法
生活不止眼前的枸杞， 还有蜂蜜和咖啡！
06-08 5806
    一般说来，索引结构中相似性查询有两种基本的方式： 一种是范围查询，范围查询时给定查询点和查询距离阈值，从数据集中查找所有与查询点距离小于阈值的数据另一种是K近邻查询，就是给定查询点及正整数K，从数据集中找到距离查询点最近的K个数据，当K=1时，它就是最近邻查询。    同样，针对特征点匹配也有两种方法： 最容易的办法就是线性扫描，也就是我们常...
C++高效实现KNN算法及其KD树应用
在C++中实现KNN和KD树，具有较高的执行效率，可以适用于处理大规模数据。C++是一种静态类型、编译式语言，它允许程序员进行底层内存管理和优化，从而在处理复杂数据结构和算法时，提供更好的性能。此外，C++在大型...
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