ML—knn与kd树
来源:互联网 发布:网络大电影怎么分成 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 21:41
华电北风吹
天津大学认知计算与应用重点实验室
最后修改日期:2015/8/6
k近邻是一种特别简单的有监督学习算法。给定一个带标签的训练数据集,从中选择与预测样本最近的k个训练样本,用这k个样本投票决定预测样本标签。
k近邻法三要素:距离度量,k值选择和分类决策规则
为了提高k近邻搜索效率,比较常用的就是线性扫描和kd树(二叉树)
kd树构造:对每个维度的特征依次寻找中位数划分子集,并以此中位数作为节点
代码:
pass
kd树搜索代码:
主要就是舍弃当前兄弟节点与当前圆没有相交的分支,减少搜索量(这里判断交集的时候,只需要依据父节点划分所依据的那一维度的值即可)
代码
pass
0 0
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