【统计学习方法】k近邻 kd树的python实现

前言 代码可在Github上下载:代码下载node k近邻能够算是机器学习中易于理解、实现的一个算法了，《机器学习实战》的第一章即是以它做为介绍来入门。而k近邻的算法能够简述为经过遍历数据集的每一个样本进行距离测量，并找出距离最小的k个点。可是这样一来一旦样本数目庞大的时候，就容易形成大量的计算。python 因此须要将数据用树形结构存储，以便快速检索，这也就是本文要阐述的kd树。git 实现 分

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