kdtree在多维数据中寻找近邻数据的Python代码

下面是一个使用Python实现的kdtree多维数据寻找近邻数据的示例代码：

import numpy as np

class Node:
    def __init__(self, data, left=None, right=None):
        self.data = data
        self.left = left
        self.right = right

class KDTree:
    def __init__(self, data):
        self.k = data.shape[1]
        self.root = self.build_kdtree(data)

    def build_kdtree(self, data, depth=0):
        n = data.shape[0]
        if n <= 0:
            return None
        axis = depth % self.k
        sorted_data = data[data[:, axis].argsort()]
        mid = n // 2
        return Node(
            sorted_data[mid],
            self.build_kdtree(sorted_data[:mid], depth+1),
            self.build_kdtree(sorted_data[mid+1:], depth+1)
        )

    def find_nearest_neighbor(self, point):
        best_node = None
        best_dist = np.inf

        def search(node, depth=0):
            nonlocal best_node, best_dist
            if node is None:
                return

            axis = depth % self.k
            if point[axis] < node.data[axis]:
                search(node.left, depth+1)
            else:
                search(node.right, depth+1)

            dist = np.linalg.norm(point - node.data)
            if dist < best_dist:
                best_node = node
                best_dist = dist

            if abs(point[axis] - node.data[axis]) < best_dist:
                if point[axis] < node.data[axis]:
                    search(node.right, depth+1)
                else:
                    search(node.left, depth+1)

        search(self.root)
        return best_node.data

这个示例代码中，我们首先定义了一个Node类来表示kdtree的节点，然后定义了一个KDTree类来表示kdtree。在KDTree类中，我们实现了kdtree的构建方法build_kdtree和寻找最近邻的方法find_nearest_neighbor。构建方法中，我们首先按照节点的维度进行排序，然后递归地构建左右子树。在寻找最近邻的方法中，我们从根节点开始递归遍历kdtree，并计算当前节点与目标点的距离。如果当前节点的距离小于已知的最短距离，则将当前节点作为当前最近邻，并更新最短距离的值。然后依次遍历左右子树，直到找到距离目标点最近的数据点为止。