kdtree

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이미지 기능을 위해 KD 트리 (독립적 인)를 만들려고합니다. 나는 이미지 기능을 추출했으며,이 기능에는 1000 개의 float 값이 있다고 가정합니다. 즉, (예를 들어, 고양이, 개, 총) 분류에 따라 클러스터의 노드간에 이미지를 배포 할지도-감소하여 . 각 노드는 비슷한 이미지들로 이루어져 있습니다. & 그러면 각 노드에 이미지의 KD 트리를 만듭니

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인덱싱 k-d 트리?

k-d 트리를 인덱싱해야하고 나중에 부분 일치가 가능해야합니다. MySQL이 가능합니까? 대안이 있습니까?

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은 kmeans 클러스터링 대신 kd-tree입니까?

BOW 개체 감지로 작업 중이며 인코딩 단계에서 작업 중입니다. 나는 인코딩 단계에서 kd-tree를 사용하는 몇 가지 구현을 보았지만, 대부분의 글은 kmeans 클러스터링이 갈 길이라고 제안했다. 둘의 차이점은 무엇입니까?

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어떻게이 KD 트리를 만들 수 있습니까?

위도, 경도 및 시간대의 세 부분으로 구성된 매우 긴 반 정렬 목록이 있습니다. 주어진 위도와 경도에 가장 가까운 시간대를 찾기 위해이 목록을 빨리 검색 할 수 있기를 원합니다. 그래서이 목록을 KD 트리로 만들고 싶습니다. 저는 전체 파일을 먼저 어떤 종류의 데이터 구조 (어떤 데이터 구조입니까? 아마도 ArrayList<Triplet<Double, Do

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경도/위도 KDTree

구의 표면 위도/경도에 대해 kdtree와 같은 연산을 수행 할 수있는 패키지가 파이썬에 있습니까? (이것은 구형 거리를 적절히 고려해야하며, 경도의 랩 어라운드도 고려해야합니다).

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QuadTree 또는 Octree가 C++에서 템플릿으로 구현 됨

이제 BarnesHut 구현을 위해 Quadtree 또는 Octree로만 작동해야하는 KDTree의 templatized 구현을 작성하려고합니다. 여기에서 중요한 점은 디자인입니다. 트리가 템플릿 매개 변수로 정의 된 차원 수를 지정한 다음 올바른 방법으로 자동으로 작동하는 몇 가지 일반적인 방법을 선언하는 것입니다 (일부 템플릿 전문화는 필요하다). 저는

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최근 접 이웃 탐색 : 파이썬

는 I는 2 차원 어레이 가지고 MyArray = array([6588252.24, 1933573.3, 212.79, 0, 0], [6588253.79, 1933602.89, 212.66, 0, 0], etc...) 처음 두 요소 MyArray[0] 및 MyArray[1]는 포인트 X 및Y 좌표이다. 배열의 모든 요소에 대해

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효율적으로 2 차원 공간에있는 점을 사각형으로 결정합니다.

html5 캔버스에 그려지는 사각형이 있습니다. 나는 마우스 추적을 (이 사각형을 -10 만 조절되지 않을 수 있기 때문에 내가 SVG를 사용할 수 없습니다)를 사용하여이 이미지와 상호 작용 할 수 있도록하고 싶습니다. 거기에 어떤 데이터 구조/algo, 주어진 마우스 x, y 좌표 (사각형의 계산 된 위치를 사용하여 마우스를 통해 어떤 상자를 말할 수있을

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SIFT 비슷하게 기능을 가진 CBIR (이산 대 대 연속 접근 방식)

현재 개체 인식 (개체 분류에 대한 세부 사항)을위한 CBIR 시스템 구현을 다루고 있으며 일부 기능 검사기 및 설명자를 사용하고 있습니다. 콘텐츠 기반 이미지 검색 작업을 위해 이러한 기능을 처리하는 가장 좋은 방법을 찾으십시오. 필자가 아는 한이 작업에는 두 가지 주요 동향 인 이산 및 연속 접근 방식이 있습니다. 불연속은 텍스트 검색과 관련된 방법을

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가변 밀도의 유클리드 데이터에 대한 간단한 k- 최근 인접 알고리즘?

상세한 내용은 this question이지만 더 많은 제약이 있습니다. 2 개의 유클리드 차원에서 k- nearest-neighbors에 대한 간단하고 빠른 알고리즘을 찾기위한 아이디어는 동일합니다. 버킷 그리드는 데이터를 적절하게 분할 할 그리드 크기를 찾을 수 있다면 잘 작동하는 것처럼 보입니다. 그러나 데이터가 균일하게 분포되어 있지는 않지만 밀도가