kd树与knnpython代码

时间: 2023-11-04 17:05:51 浏览: 25
以下是一个简单的KD树和KNN算法的Python代码实现: ``` import numpy as np class KDTree: def __init__(self, data): self.k = data.shape[1] self.data = data self.left = None self.right = None self.split_dim = None self.split_value = None self.build() def build(self): if self.data.shape[0] == 0: return self.split_dim = np.argmax(np.var(self.data, axis=0)) self.split_value = np.median(self.data[:, self.split_dim]) left_data = self.data[self.data[:, self.split_dim] < self.split_value] right_data = self.data[self.data[:, self.split_dim] >= self.split_value] self.left = KDTree(left_data) self.right = KDTree(right_data) def search_knn(self, point, k): heap = [] self._search_knn(point, k, heap) return [h[1] for h in heap] def _search_knn(self, point, k, heap): if self.data is None: return dist = np.linalg.norm(point - self.data) if len(heap) < k: heap.append((dist, self.data)) heap.sort(key=lambda x: x[0]) elif dist < heap[-1][0]: heap[-1] = (dist, self.data) heap.sort(key=lambda x: x[0]) if self.left is None and self.right is None: return if point[self.split_dim] < self.split_value: self.left._search_knn(point, k, heap) if point[self.split_dim] + heap[-1][0] >= self.split_value: self.right._search_knn(point, k, heap) else: self.right._search_knn(point, k, heap) if point[self.split_dim] - heap[-1][0] < self.split_value: self.left._search_knn(point, k, heap) # 使用示例 data = np.random.rand(50, 2) tree = KDTree(data) point = np.array([0.5, 0.5]) k = 5 knn = tree.search_knn(point, k) print(knn) ``` 以上代码实现了一个简单的KD树和KNN算法,可以用于查找数据集中与给定点最近的k个点。

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