KD 트리를 사용하여 KNN 검색을 만들려고합니다. 나는 KD- 트리를 형성 할 수있다. (적어도, 나는 할 수 있다고 믿는다.) 내 문제는 점 목록에서 모든 점에 가장 가까운 2 개의 이웃을 찾는 것입니다. 그렇다면 KD 트리를 사용하여 점에 실제로 가까운 K 개의 이웃을 찾는 방법이 있습니까? 아니면 각 점에 대해 별도의 KD 트리를 만들어야합니다. 요
다차원 데이터 집합을 저장하기 위해 KD-tree (libkdtree ++)를 사용했으며이 데이터 집합이 top-k를 지원할 수 있습니다. 다른 차원에서/범위 쿼리. 예를 들어, KDTree < 3, Point> tree : 가장 높은 Point [1] (y 축) 값을 가진 상위 100 개의 점을 찾으십시오. libkdtree ++의 구현에서 "find_w
점 집합을 검색하기 위해 kd 트리를 작성하려하지만 위키 백과 문서에서 '중앙값'을 사용하는 것에 대해 혼란스러워하고 있습니다. 나는 확실히 아니에요 단순히 때문에 "중간을 선택 ..."라인에 대해 혼란스러워지고있어 function kdtree (list of points pointList, int depth)
{
if pointList is e
k- 트리에서 10 차원 데이터를 검색하려면 k 개의 가장 가까운 이웃 검색을 수행해야합니다. 그러나 문제는 는 KD 나무에 대해이 정상입니까 내 알고리즘은 K> 1만큼 2000X와 같은 느린 K = 1 매우 빠르지 만 있음 (K = 2,5,10,20,100)이다, 또는 나는 무엇인가 worng하고있다?
난 단지 필요한 기능 때 키 - 값 쌍을 저장하는 데 사용할 수 있습니다 어떤 자료 구조를 결정하기 위해 노력하고있어 삽입 조회 특히 , 내가 할 수 필요가 없습니다 쌍을 삭제하거나 키/값/쌍을 반복합니다. 키는 정수 튜플이고 값은 포인터입니다 (참조 등). 나는 (많은) 물체 위에 흩어져있는 단지 2 억 쌍을 저장하고 있습니다. 은 현재 내가 사용을 고려
Java에서 KDTree 구현을 찾고 있습니다. Google 검색을했는데 그 결과는 꽤 우스운 것 같습니다. 실제로 많은 결과가 있지만, 대부분 일회용 구현 일 뿐이므로 좀 더 "생산 가치"가있는 무언가를 찾고 싶습니다. .NET 용 apache 콜렉션 또는 우수한 C5 콜렉션 라이브러리와 같은 것. 뭔가 내가 공개 버그 추적기를 볼 수 있고 마지막 SVN