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  • 统计学习方法——KD树K近邻搜索

      李航老师书上的的算法说明没怎么看懂,看了网上的博客,悟出一套循环(建立好KD树以后的K近邻搜索),我想应该是这样的(例子是李航《统计学习算法》第三章56页;例3.3):

      步骤 结点查询标记 栈内元素(本次循环结束后) 最近点 最近距离 说明
    A B C D E F G
    初始化 0 0 0 0 0 0 0 0 ABD M=空 Mdis = ∞ 初始化:先将S所在的区域找到,将经过的各个结点依次加入栈中,将查询标记初始化为0
    循环 1 0 0 0 1 0 0 0 AB M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素D,D被查询,更新D的标记为1,计算S与D的距离,比当前最小值小,更新M=D,Mdis = dis(S,D),计算S到D的超平面的距离是否小于Mdis(这里二维就是以S为圆心,Mdis为半径的圆是否与D那维的直线相交,在这里是相交的),小于,将D两侧的子结点加入栈,但是D两侧没有子结点,不加
    2 0 1 0 1 0 0 0 A M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素B,B被查询,更新B的标记为1,计算S与B的距离,不比当前最小值小,不更新,计算S到B的超平面的距离是否小于Mdis,大于,那就只加入B的S那一侧的子结点D,子结点D已经被标记为1,已被查询,不加入
    3 1 1 0 1 0 0 0 C M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素A,A被查询,更新A的标记为1,计算S与A的距离,不比当前最小值小,不更新,计算S到A的超平面的距离是否小于Mdis,小于,将A两侧的子结点加入,子结点B已经被标记为1,被查询,不加入,子结点C标记为0,加入栈
    4 1 1 1 1 0 0 0 E M=D Mdis = dis(S,D) 取出栈顶元素C,C被查询,更新C的标记为1,计算S与C的距离,不比当前最小值小,不更新,计算S到C的超平面的距离是否小于Mdis,大于,只加入C的S那侧的子结点E,子结点E标记为0,没被查询,加入栈
    5 1 1 1 1 1 0 0   M=E Mdis = dis(S,E) 取出栈顶元素E,E被查询,更新E的标记为1,计算S与E的距离,比当前最小值小,更新M=E,Mdis = dis(S,D),计算S到E的超平面的距离是否小于Mdis,小于,将E两侧的子结点加入栈,但是E两侧没有子结点,不加
    6 1 1 1 1 1 0 0   M=E Mdis = dis(S,E) 栈空,循环结束

       如果有错,还望大佬们能够指正

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