从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

本文各部份内容分布以下：html 第一部分讲K近邻算法，其中重点阐述了相关的距离度量表示法， 第二部分着重讲K近邻算法的实现--KD树，和KD树的插入，删除，最近邻查找等操做，及KD树的一系列相关改进(包括BBF，M树等)； 第三部分讲KD树的应用：SIFT+kd_BBF搜索算法。     同时，你将看到，K近邻算法同本系列的前两篇文章所讲的决策树分类贝叶斯分类，及支持向量机SVM同样，也是用于解

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