原文:KNN算法与Kd树

最近邻法和k 近邻法 下面图片中只有三种豆,有三个豆是未知的种类,如何判定他们的种类 提供一种思路,即:未知的豆离哪种豆最近就认为未知豆和该豆是同一种类。由此,我们引出最近邻算法的定义:为了判定未知样本的类别,以全部训练样本作为代表点,计算未知样本与所有训练样本的距离,并以最近邻者的类别作为决策未知样本类别的唯一依据。但是,最近邻算法明显是存在缺陷的,比如下面的例子:有一个未知形状 图中绿色的圆 ...

2016-11-25 22:49 5 27680 推荐指数:

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kdknn算法的c语言实现

  基于kdknn的实现原理可以参考文末的链接,都是一些好文章。   这里参考了别人的代码。用c语言写的包括kd的构建与查找k近邻的程序。   code: 参考:   https://www.joinquant.com/post/2627?f ...

Tue Dec 13 19:14:00 CST 2016 1 1805
k近邻算法以及kd的实现

距离 分类决策 选出k个最近的点之后,马上要进行多数表决 具体实现-kd 当了解了具体思想之 ...

Wed Mar 18 17:57:00 CST 2020 0 1643
KD

Kd 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的k近邻搜索。k近邻法最简单有效的方法是线性扫描(穷举搜索),即要计算输入实例与每一个训练实例的距离,再查找k近邻,当训练数据很大时,计算非常耗时,为提高KNN搜索效率,就引入了kd的概念。 Kd原理其实跟二分查找 ...

Tue Oct 02 08:49:00 CST 2018 0 3008
KD

KD 1. 概述 KD是一种查询索引结构,广泛应用于数据库索引中。从概念的角度讲,它是一种高纬数据的快速查询结构,本文首先介绍1维数据的索引查询,然后介绍2维KD的创建和查询 2. 1维数据的查询 假设在数据库的表格T中存储了学生的语文成绩chinese、数学成绩math、英语成绩 ...

Tue Nov 05 06:37:00 CST 2019 0 1779
kd

Kd-概念 Kd- 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-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 ...

Sun Apr 21 19:20:00 CST 2019 0 1721
KD

什么是KD   Kd-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(x,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-就是一种平衡二叉树 ...

Sun Nov 08 07:12:00 CST 2015 1 5821
KD

k-d 在计算机科学里,k-d( k-维的缩写)是在k维欧几里德空间组织点的数据结构。k-d可以使用在多种应用场合,如多维键值搜索(例:范围搜寻及最邻近搜索)。k-d是空间二分(Binary space partitioning )的一种特殊情况。[1] 可以看到,KD是基于欧式 ...

Thu Dec 28 20:32:00 CST 2017 2 20001
 
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