class2 Nearest Neighbors 最近邻搜索

最新推荐文章于 2025-02-06 13:00:00 发布
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#3d

本文介绍了最近邻搜索问题在3D点云处理中的应用及挑战，详细阐述了二叉搜索树（BST）和kd树在解决K-NN和固定半径NN问题上的原理和实现过程，包括空间分割、提前停止搜索等核心思想，并讨论了不同搜索策略的效率和适用场景。

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

class2 Nearest Neighbors

最近邻搜索问题

Nearest Neighbor (NN) Problem

主要有两种NN问题

  • K-NN

    在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\in Mq∈M,找到查询点在S中最近的k个点

    下图是3-NN

    在这里插入图片描述

  • Fixed Radius-NN

    在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\in Mq∈M,找到所有在S中和查询点距离小于r的点

    ∣∣s−q∣∣<r||s-q||<r∣∣s−q∣∣<r
    在这里插入图片描述

  • NN 问题的应用领域

    • 表面法向量估计
    • 噪点滤除
    • 降采样
    • 聚类
    • 特征点检测和特征提取
    • 深度学习
    • …

  • 为什么最近邻搜索对点云来说很困难?

    • 对于图像,最近邻搜索只要简单的x+Δx,y+Δyx+\Delta x,y+\Delta yx+Δx,y+Δy
    • 对于点云来说
      • 点云不规则
      • 比图像多一个维度
      • 点云数据量巨大

  • Core Ideas Shared by BST, kd-tree, octree

    • 空间分割

      • 把空间分割成不同的区域
      • 只在一些特定的区域内搜索,不是搜索所有的数据

    • 提前停止搜索

1.Binary Search Tree

二叉搜索树
在这里插入图片描述

  • 节点定义

    struct Node() 
{
     
     
    Node* left;
    Node* right;
    int val;// 存储的属性
    int key;// 节点的数值
    Node
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KNN分类器之NearestNeighbors详解及实践
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05-06 2279
KNN（K Nearest Neighbors）分类器之最近邻NearestNeighbors详解及实践 如何判断谁是最近邻？ 通过距离方法、例如欧几里得距离。 KNN属于基于实例的学习方法 一个实例在特征空间中的K个最接近（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。 所选择的邻居都是已经正确分类的实例，是先验信息。 该算法假定所有的实例对应于N维欧式空间中的点。通过计算一个点与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的K个点，然后统计这K个点里面所属分类比例
KNN算法及KNeighbors与RadiusNeighbors的差异
uote_e的博客
06-09 320
该算法通过从已知数据集中寻找最近邻居，根据它们的类别来预测新的未知数据点的类别。在KNN算法中，K代表了我们选择的邻居的数量。KNN算法的关键点在于如何定义“距离”的概念，常用的距离定义方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。在RadiusNeighbors算法中，我们需要指定一个半径r，并且未知数据点将被分配到距离它最近的已知邻居中，只要它们的距离小于r。KNeighbors可以使用不同的度量方式（默认为欧几里得距离），并支持加权投票，以考虑不同邻居的重要性。它们之间的差异在于如何确定最近邻的范围。
Fast k Nearest Neighbor Search using GPU
07-04
KNN算法的基础是对给定的query点集，对应查找在参考空间中距离最近的K个紧邻点。虽然针对于KNN算法有各种各样的优化方式，但是这里讨论的重点是CUDA对KNN问题的优化，因此采用最基础（也是最暴力的）Brute Force算法——穷举法。当空间的维度不断提高时，其他算法的计算耗时也在不断提高，但是BF-cuda的耗时没有变化（在前面的乘法计算中也采用了并行处理的方式，因此尽管空间维度增加但是依然不会影响它的计算）。当采用38400个点，96个维度的空间进行测试时，BF-Matlab用了57分钟，BF-C用了44分钟，ANN-C++用了22分钟，BF-CUDA用了不到10s。
《Fast k Nearest Neighbor Search using GPU》
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KNN（K-最近邻）算法是一种常用的用于分类和回归的机器学习算法。在给定了n个对象的情况下，每个对象包含x和y两个特征，并且还有一个特征属性c。现在要编写一个完整的KNN算法代码，当k=5时，代码如下： 1. 导入必要...
从零开始人工智能Matlab案例-KNN的二维数据分类
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生成二维合成数据，训练KNN模型分类两种类别的点，并可视化决策边界。：通过计算待分类样本与训练集中每个样本的“距离”，找到最近的。个邻居，根据这些邻居的多数类别决定分类结果。生成两个二维高斯分布点集，分别代表两类数据。生成覆盖数据范围的网格点，预测每个点的类别。绘制分类区域，直观展示模型如何划分特征空间。：背景颜色显示分类区域，测试准确率100%。：红点和蓝点分别代表两类数据，明显可分。，无需复杂数据预处理，适合快速理解。，即选择最近的3个邻居投票决定类别。距离默认使用欧氏距离。
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KNN算法简单？我竟用3万字没写清楚······
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大家好，我是小伍哥，本文非常长，建议先收藏，有空再看 谈起KNN，很多人都会觉得非常简单，甚至会露出不屑+鄙视，包括我自己，当初也是如此，当我进行深入的研究，发现真是大意了。 大家都知道KNN可以用于分类，但是它能不能用于回归？KNN的5个有监督方法你是否都知道？K值怎么确定呢？距离可以加权么？为了取Top K，必须要对距离全部排序吗？基于质心的KNN你了解么？有没有方法减少KNN的计算复杂度？KNN还可以做图发现？KNN还可以限定邻居半径的有监督？KNN怎么进行异常检测？KNN是否能够找到我想要的邻居
K近邻算法及KNeighbors和RadiusNeighbors的差异与优势
code88888的博客
09-13 245
在这篇文章中，我们将介绍K近邻算法以及它在Python中的两个主要实现：KNeighbors和RadiusNeighbors。总结来说，KNeighbors适合处理均匀密度的数据集，而RadiusNeighbors适合处理密度不均匀的数据集。当样本密度不均匀时，选择固定数量的邻居可能导致不准确的预测。对于一个新的输入样本，K近邻算法会在训练集中找到与该样本最接近的K个邻居。然后，通过对这K个邻居的标签进行投票或者计算平均值，来确定该样本的预测值。K近邻算法的关键参数是K值，它决定了邻居的数量。
MATLAB点云处理（三）：kd树近邻搜索（K近邻 | 半径R近邻）
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07-14 5655
本文介绍了MATLAB进行点云邻域搜索的两种方法与实现
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作者：刘建平Pinard链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6065607.html编辑：石头本文对scikit-learn中KNN相关的类库使用做了一个总结，主要关注于类库调参时的一个经验总结，且该文非常详细地介绍了类的参数含义，这是小编见过最详细的KNN类库参数介绍 ，K近邻算法原理请结合文章《K近邻算法(KNN)原理小结》来理解 。目录sciki...
介绍一下K近邻（KNN）算法，KNeighbors和RadiusNeighbors的差异是什么？各有什么优势？
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介绍一下K近邻（KNN）算法，KNeighbors和RadiusNeighbors的差异是什么？各有什么优势？ K近邻（KNN）算法 近邻（Nearest Neighbor）算法既可以用于监督学习（分类），也可以用于非监督学习（聚类），它通过按照一定方法查找距离预测样本最近的n个样本，并根据这些样本的特征对预测样本做出预测。 KNN算法又被称为K近邻算法(k-nearest neighbor classification)算法，可以用于分类和回归任务（也适用于多输出的分类和回归预测和回归）。
sklearn文档 — 1.6. 最近邻
quliulangle的博客
08-02 1972
sklearn.neighbors 提供了一些在无监督和有监督学习中基于近邻的学习方法。无监督近邻是许多其他学习方法的基石，特别是在流学习和光谱聚类方面。有监督的基于近邻的学习有两个方面：对带有离散标签的数据进行分类 ，对带有连续标签的数据计算回归。 最近邻的原则上是先找出距离新点（预测点）最近的预定数量的训练样本，继而预测其所属的标签。样本数可以是用户所定义的常数（此处即为K近邻算法，KN
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