原文:KNN算法之KD树(K-dimension Tree)实现 K近邻查询

KD树是一种分割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。 KD树使用了分治的思想,对比二叉搜索树 BST ,KD树解决的是多维空间内的最近点 K近点 问题。 思想与之前见过的最近点对问题很相似,将所有点分为两边,对于可能横跨划分线的点对再进一步讨论 KD树用来优化KNN算法中的查询复杂度。 一 建树 建立KDtree,主要有两步操作:选择合适的分割维度,选 ...

2020-10-02 20:20 3 414 推荐指数:

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k近邻算法以及kd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
K近邻算法-KNN

何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居?打个比方来说,假设你来到一个陌生的村庄,现在你要找到与你有着相似特征的人群融入 ...

Sun Jun 26 01:57:00 CST 2016 0 1701
KNN算法(K近邻算法)实现与剖析

KNNK-Nearest Neighbors)算法,又称K近邻算法,单从字面意思我们就能知道,这个算法肯定是和距离有关的。 KNN算法的核心思想: 在一个特征空间中,如果某个样本身边和他最相邻的K个样本大多都属于一个类别,那么这个样本在很大程度上也属于这个类别,且该样本同样具有这个类别的特性 ...

Fri Mar 27 04:52:00 CST 2020 0 630
TensorFlow实现knnk近邻算法

首先先介绍一下knn的基本原理: KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 K通常是不大于20的整数。KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象 ...

Sat Jan 06 04:07:00 CST 2018 0 4809
Python 实现 KNNK-近邻算法

一、概述   KNNK-最近邻算法是相对比较简单的机器学习算法之一,它主要用于对事物进行分类。用比较官方的话来说就是: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。为了更好地理解,通过一个简单 ...

Tue Mar 05 07:41:00 CST 2019 2 6471
一看就懂的K近邻算法(KNN),K-D,并实现手写数字识别!

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定 ...

Fri Aug 02 18:28:00 CST 2019 0 2086
k近邻法的C++实现kd

1.k近邻算法的思想 给定一个训练集,对于新的输入实例,在训练集中找到与该实例最近的k个实例,这k个实例中的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。 因为要找到最近的k个实例,所以计算输入实例与训练集中实例之间的距离是关键! k近邻算法最简单的方法是线性扫描,这时要计算输入实例与每一个训练 ...

Mon Jan 05 10:16:00 CST 2015 4 10989
K-近邻算法KNN

K-近邻算法 K-K个 N-nearest-最近 N-Neighbor 来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 距离公式 ...

Wed Nov 13 19:42:00 CST 2019 0 279
 
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