机器学习笔记——kd树及python实现

kd树 实现k近邻时当训练数据量较大时，采用线性扫描法(将数据集中的数据与查询点逐个计算距离比对)会致使计算量大效率低下．这时能够利用数据自己蕴含的结构信息，构造数据索引进行快速匹配．索引树即是其中经常使用的一种方法．python kd树是其中一种索引树，是对k维空间中包含全部实例点进行划分以便进行快速匹配的一种数据结构．web 给定一个二维数据集：[(2, 3), (5, 4), (9, 6),

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