李航统计学习方法(第二版)(六):k 近邻算法实现(kd树(kd tree)方法)

1. kd树简介

构造kd树的方法如下:构造根结点,使根结点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域;
通过下面的递归方法,不断地对k维空间进行切分,生成子结点。
在超矩形区域(结点)上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点,确定一个超平面,这个超平面通过选定的切分点并垂直于选定的坐标轴,将当前超矩形区域切分
为左右两个子区域(子结点);这时,实例被分到两个子区域。这个过程直到子区域内没有实例时终止(终止时的结点为叶结点)。在此过程中,将实例保存在相应的结点上。

2. kd树建立

李航统计学习方法(第二版)(六):k 近邻算法实现(kd树(kd tree)方法)

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3. kd树搜索

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