統計學習筆記7
k 近鄰演算法的實現：kd樹
在實現k近鄰演算法時，主要考慮的是對訓練資料進行快速地k近鄰搜尋；最簡單的方法就是線性掃描，即計算輸入例項與每一個訓練例項的距離，當訓練集很大時，運算量是很大的，所以這種做法是不可取的；為了提高k近鄰演算法的執行效率，我們可以用特殊的結構來儲存訓練資料，下面介紹其中的kd樹方法
構造kd樹：
首先，我們看一下樹的概念：
https://baike.baidu.com/item/樹/2699484?fr=aladdin
下面我們來看一個例子：
下面是相應的kd樹：
注：由於kd樹的每一個根節點對應於一個k維超矩形區域，在將所得的區間劃分轉化為相應的kd樹時可利用矩形區域的“包含”關係確定節點的“父子”關係
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