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我的数据集太大，无法使用蛮力方法，因此KDtree似乎是最好的。
我看到sklearn.neighbors.KDTree可以找到最近的邻居，而不是从头开始实现一个。
浏览 6修改于2018-01-06得票数 6
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我一直试图从头开始实现一个KdTree。成功地实现了add-，查找最近的邻居-并在range方法中找到节点，我现在被困在节点的删除上。
维基百科上描述的方法是模糊的和相当无用的。相反，我使用作为起点。
浏览 3修改于2020-06-20得票数 2
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一种方法是：-extract SIFT要素带有保存现有SIFT要素的kdtree的-lookup要素数据库-returned最佳二进制要素
另一个似乎是：-extract SIFT特征-create直方图
浏览 2提问于2011-12-13得票数 1
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void insert_KD_tree(noKD **tree, Queue *queue, int counter) {
*tree = new_KD_node(queue->first->pointer,NULL,NULL); else if (((*tree)->pointer[counter]) > (queue->first->pointer[counter])) { insert_
浏览 2修改于2020-04-16得票数 0
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我有一个二维坐标的列表，我正在创建一个kdtree。坐标的类型为double-例如[508180.748, 195333.973]import scipy.spatial
kdt = scipy.spatial.KDTree(points_array
浏览 2提问于2017-01-06得票数 0
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在Python中有没有什么包可以让你对球体表面的经度/纬度进行类似kdtree的操作？(这将需要适当地考虑球面距离，以及经度上的环绕)。
浏览 3修改于2013-05-09得票数 11
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在Python3.4上运行最小的KDTree示例，即x, y = np.mgrid[0:5, 2:8]我知道这个错误：tree = spatial.KDTree(zip(x.ravel(), y.ravel()))
File
浏览 1提问于2015-02-16得票数 1
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我已经看过几个实现，它们有点令人困惑，我希望能根据一系列点对构建KDTree所需的内容进行一些分类。我将使用这个KDTree来执行2DK近邻搜索。 Point p;
p = _p; right = r;}class KDTree{ {
root =
浏览 8提问于2019-11-14得票数 1
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我是一个尝试在Linux86*64上使用kdtree和libkdtree++的学生。.. && /bin/sh /home/preetigupta25/kdtree-project/nvmd-libkdtree-7bb7e83/missing --run aclocal-1.10
/home/preetigupta25/kdtree-project/nvmd-libkdtree-7bb7e83/missi
浏览 1修改于2012-11-02得票数 1
我正在使用Scipy的KDTree实现来读取300MB的大文件。现在，有没有一种方法可以将数据结构保存到磁盘并重新加载它，或者每次启动程序时，我都要从文件中读取原始点并构建数据结构？我构建KDTree的方法如下： self.kdpoints = numpy.fromfile("All", sep=' ')self.kdpoints.shape = self.kdpoints.size / self.NDIM, NDIM
self.<
浏览 0提问于2011-04-25得票数 11
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并查找特定半径内的邻居from sklearn.neighbors.kd_tree import KDTreeT = KDTree([[47.8665, 8.90123]], metric=DistanceMetric.get_metric('haversine'))ValueError: metric HaversineDistance is not valid for KDTree</em
浏览 4提问于2016-07-05得票数 5
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我正在尝试使用kdtree crate来探索从采样点进行函数逼近。 我有一个结构，它应该有一个kdtree成员。KdTree的类型是泛型的，第三个参数让我头疼： pub struct KdTree<A, T, U: AsRef<[A]>> { /* fields omitted */ } 这是我的尝试： usekdtree;
tree: kdtree::KdTree
浏览 14修改于2019-05-09得票数 1
给定一个点列表，如何在KDTree中获得它们的索引？np
x, y = np.mgrid[0:3, 0:3]
#KDTree
浏览 2修改于2015-11-20得票数 6
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在 for sklearn.neighbors.KDTree中，有一个内存消耗的描述：
将树规模存储为近似n_samples / leaf_size所需的内存量。
浏览 3提问于2017-02-05得票数 2
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