k近邻算法的实现：kd树

    k近邻算法最简单的实现方法是线性扫描。但当训练集很大时，搜索效率低，为了提高效率，可构建kd树。 一、构建kd树     以中位数作为切分点得到的kd树时平衡树。kd树本身是一个二叉树，对特征空间进行划分。     算法：输入：数据集T                 输出：kd树             1.构造根节点，选择第一个特征为坐标轴，然后只考虑第一个特征，对所有实例的第一个特征

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