一看就懂的K近鄰算法(KNN)，K-D樹，並實現手寫數字識別！
1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解釋 何謂K近鄰算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，簡稱KNN算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是：K個最近的鄰居，當K=1時，算法便成了最近鄰算法，即尋找最近的那個鄰居。 用官方的話來說，所謂K近鄰算法，即是給定 ...
原文：k-d樹的最近鄰搜索算法
在k d tree樹中進行數據的k近鄰搜索是特征匹配的重要環節，其目的是檢索在k d tree中與待查詢點距離最近的k個數據點。 最近鄰搜索是k近鄰的特例，也就是 近鄰。將 近鄰改擴展到k近鄰非常容易。下面介紹最簡單的k d tree最近鄰搜索算法。 基本的思路很簡單：首先通過二叉樹搜索 比較待查詢節點和分裂節點的分裂維的值，小於等於就進入左子樹分支，大於就進入右子樹分支直到葉子結點 ，順着 搜索 ...
2016-03-06 14:38 0 2937 推薦指數：
相關推薦
近鄰搜索算法
最近鄰搜索（Nearest Neighbor Search） Name of the problem: nearest neighbors, k nearest neighbors (kNN, k-NN), nearset neighbor search, proximity search ...
K-D樹詳解
K-D樹最近鄰算法https://blog.csdn.net/image_fzx/article/details/80624968 一般說來，索引結構中相似性查詢有兩種基本的方式： 一種是范圍查詢，范圍查詢時給定查詢點和查詢距離閾值，從數據集中查找所有與查詢點距離小於閾值的數據 ...
K最近鄰算法
K最近鄰算法原理:在數據集里,新數據點離誰最近,就和誰屬於同一類 K最近鄰算法的用法:可以用於分類與回歸 K最近鄰算法在分類任務中的應用: #導入數據集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #導入畫圖工具 import ...
K最近鄰算法
一、原理 K最近鄰算法（K-Nearest Neighbor， KNN）是最基本的分類算法，其基本原理是：從最近的K個鄰居（樣本）中，選擇出現次數最多的類別作為判定類別。K最近鄰算法可以理解為是一個分類算法，常用於標簽的預測，如性別。 實現KNN算法核心的一般思路： 相似度 ...
k-d tree算法
k-d樹（k-dimensional樹的簡稱），是一種分割k維數據空間的數據結構。主要應用於多維空間關鍵數據的搜索（如：范圍搜索和最近鄰搜索）。 應用背景 SIFT算法中做特征點匹配的時候就會利用到k-d樹。而特征點匹配實際上就是一個通過距離函數在高維矢量之間進行相似性檢索的問題 ...
K-D TREE算法原理及實現
博客轉載自：https://leileiluoluo.com/posts/kdtree-algorithm-and-implementation.html k-d tree即k-dimensional tree，常用來作空間划分及近鄰搜索，是二叉空間划分樹的一個特例。通常，對於維度為k，數據 ...
搜索算法—紅黑樹
1.什么是紅黑樹（Red-BlackBalancedSearchTree） 紅黑樹本質上是二叉搜索樹的改良版，因此，對二叉搜索樹不了解的，建議先去看一下二叉搜索樹。 二叉搜索樹有個嚴重的缺陷：樹本身並不平衡，很容易造成部分分支過長，而部分分支過短的情況，從而影響到了搜索速度 ...