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 SIFT算法中做特征点匹配的时候就会利用到k-d树。而特征点匹配实际上就是一个通过距离函数在高维矢量之间进行相似性检索的问题 ...
原文：k-d tree代码解析
上一篇较详细地介绍了k d树算法。本文来讲解具体的实现代码。 首先是一些数据结构的定义。我们先来定义单个数据，代码如下： 一些重载的构造函数和运算符，元素的访问控制函数等 结构 Examplar定义了单个数据节点的结构，主要包含的信息有： .数据向量本身 .数据向量的维度。接下来定义一整个数据集的结构，代码如下： 一些重载的构造函数运算符，元素访问控制函数等 类ExamplarSet定义了整个数 ...
2012-04-05 01:19 10 6212 推荐指数：
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