机器学习算法之二KD树

KD树 实现k近邻算法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。 这在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要。 k近邻法最简单的实现是线性扫描（穷举搜索），即要计算输入实例与每一个训练实例的距离。计算并存储好以后，再查找K近邻。当训练集很大时，计算非常耗时。 为了提高kNN搜索的效率，可以考虑使用特殊的结构存储训练数据，以减小计算距离的次数。 k值选择问题。1 kd树 如果A和B距

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