kdtree.radiussearch

KDTree Radius Search 实现与使用
KDTree简介
KD树（k-dimensional tree）是一种用于多维键的空间分割数据结构，支持多种操作，包括最近邻搜索和范围查询。这种数据结构对于高效处理高维度空间中的点集非常有用。
Radius Search 方法概述
Radius search 是一种特定类型的近似最近邻居检索算法，在给定半径内找到所有满足条件的数据点。该方法接受两个主要参数：中心点以及最大允许距离(即半径)[^1]。
Python 中基于Scikit-learn` 库提供了简单易用的接口来构建KDTree并执行radius_search:
from sklearn.neighbors import KDTree
import numpy as np

# 创建随机样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(10, 3)

# 构建KDTree实例
tree = KDTree(X, leaf_size=2)

# 定义查询点及其对应的搜索半径
query_point = [[0.1, 0.1, 0.1]]
search_radius = 0.2

# 执行半径搜索
indices = tree.query_radius(query_point, r=search_radius)

print("Indices of points within the specified radius:", indices)
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上述代码片段展示了如何利用 scikit-learn 来创建一个三维空间内的KDTree，并针对指定位置进行固定半径范围内目标节点索引值获取的操作。