本文介绍了Kd-树的概念，作为K近邻算法在高维空间中进行有效查找的数据结构。通过分而治之的策略，Kd-树将空间划分为多个部分。文章详细阐述了Kd-树的构建过程，包括节点数据结构和构建算法，以及如何通过递归构建树。同时，文章还讨论了在Kd-树上进行最近邻查找的步骤，以实际示例展示了查找过程，包括回溯操作以找到真正的最近邻点。
Kd-树概念
Kd-树 其实是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实，Kd-树是一种平衡二叉树。
举一示例：
假设有六个二维数据点 = {（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}，数据点位于二维空间中。为了能有效的找到最近邻，Kd-树采用分而治之的思想，即将整个空间划分为几个小部分。六个二维数据点生成的Kd-树的图为：
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
03-26
1446
1446
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
