k近鄰
K近鄰(k nearest neighbor algorithm,k-NN)是一種機器學習中的基本分類算法,其基本思想是:計算待分類節點與樣本節點間的距離,找出其中距離最小的K個樣本,根據這K個樣本的分類情況,來確定待分類節點的類型
當樣本節點比較多時,找出距離最小的K個樣本的計算量會變得很大,於是有了k-d樹算法
k-d樹
k-d樹算法的思想是:將所有的樣本節點,組織成一棵平衡二叉樹,每個節點的左子樹是位於該樣本左邊的樣本,右子樹是位於該樣本
K近鄰(k nearest neighbor algorithm,k-NN)是一種機器學習中的基本分類算法,其基本思想是:計算待分類節點與樣本節點間的距離,找出其中距離最小的K個樣本,根據這K個樣本的分類情況,來確定待分類節點的類型
當樣本節點比較多時,找出距離最小的K個樣本的計算量會變得很大,於是有了k-d樹算法
k-d樹算法的思想是:將所有的樣本節點,組織成一棵平衡二叉樹,每個節點的左子樹是位於該樣本左邊的樣本,右子樹是位於該樣本