Описание тега kdtree
Kd-дерево (k-мерное дерево) - это структура данных для хранения точек в многомерном пространстве. Их можно использовать для эффективного запроса, существует ли точка, а также для выполнения евклидова поиска ближайшего соседа и поиска внутри гиперпространственных прямоугольных областей.
2
ответа
2D KD Tree и поиск ближайшего соседа
В настоящее время я реализую KD Tree и поиск ближайшего соседа, следуя алгоритму, описанному здесь: http://ldots.org/kdtree/ Я сталкивался с несколькими различными способами реализации дерева KD: один, в котором точки хранятся во внутренних узлах, и…
19 янв '15 в 15:56
2
ответа
Повторяющиеся узлы при удалении из kdtree
Я пишу алгоритм, который требует от меня искать ближайших соседей точек. В этом посте я нашел библиотеку kdtree ( используя библиотеку CD Tree от Google), но в ней нет функции удаления отдельных узлов из дерева. Поэтому я начал реализовывать свой со…
11 авг '16 в 10:16
1
ответ
KD Дерево иерархии
У меня чисто теоретический вопрос по иерархии дерева KD. Допустим, у нас есть двумерное дерево с "левым правилом". У одного из узлов дерева есть два потомка, которые должны быть отсортированы по значению X. В то же время оба ребенка имеют одинаковое…
10 дек '15 в 16:36
1
ответ
KNN поиск с OpenCV в Python
У меня есть этот пример кода для OpenCV в C++: flann::KDTreeIndexParams indexParams; flann::Index kdtree(Mat(cloud2d).reshape(1), indexParams); vector<float> query; query.push_back(370); query.push_back(464); vector<int> indices; vector&…
18 окт '17 в 07:34
0
ответов
Как добавить / удалить точки данных в / из KD-дерева scikit-learn?
Мне интересно, можно ли добавить или удалить точки данных из экземпляра KD-дерева scikit-lern после его создания? Например: from sklearn.neighbors import KDTree import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) …
17 янв '15 в 17:19
1
ответ
Scipy KD-дерево реализации бросает "отрицательные измерения"
По-видимому, я получаю следующую ошибку каждый раз, когда пытаюсь сделать что-либо, включающее kd-дерево. Как ни странно, всего несколько дней назад этот самый код работал нормально, и он все еще отлично работает на компьютере моего коллеги (мы испо…
06 ноя '12 в 07:56
1
ответ
Непрерывная модификация набора точек - найти всех ближайших соседей
У меня есть 3D набор очков. Эти точки будут подвергаться серии крошечных возмущений (все точки будут возмущены одновременно). Пример: если у меня есть 100 точек в блоке, каждая точка может быть перемещена вверх, но не более 0,2% ширины блока в каждо…
19 апр '13 в 03:49
0
ответов
KD-Tree в MATLAB работает неправильно в наборе географических данных
Я хочу реализовать KD-Tree в MATLAB для набора данных Geolocation, чтобы ускорить кластеризацию. Есть функции, которые называются KDTreeSearcher и KD-tree. Проблема в том, что когда дело доходит до географических местоположений, которые содержат (до…
26 окт '18 в 10:15
0
ответов
Различные типы возврата и координат в поиске нанофланцевого радиуса
Я пытаюсь использовать нанофланн в проекте и смотрю примеры поиска векторов и радиусов. Я не могу найти способ выполнить поиск по радиусу с типом данных, отличным от типа координат. Например, мои координаты vectorс uint8_t; Я пытаюсь ввести радиус т…
30 май '15 в 18:11
1
ответ
C++: поиск потоков на основе библиотеки параллельного дерева kd
Есть ли какая-нибудь реализация KD-Tree на машинах с общей памятью? СпасибоАрман.
22 май '10 в 06:37
1
ответ
Структура данных для нерегулярной сетки
Мне интересно, какова лучшая структура данных для сетки, содержащей прямоугольники / квадраты разного размера в качестве секторов игровой карты. Мне нужно получить доступ к объекту в этой сетке с помощью простых координат XYZ. искал KdTrees, но они,…
28 окт '14 в 13:46
1
ответ
Можно ли построить kd-дерево с помощью dot-product?
Нормальное kd-дерево строится путем рекурсивного разбиения суперплоскости на половину. И чтобы выполнить поиск по диапазону с точкой запроса, он будет искать только небольшую группу точек (log) вместо всех (линейных). Интересно, можно ли построить k…
11 дек '13 в 06:50
1
ответ
Разъяснение алгоритма ближайшего соседа 2d-дерева
Я пытаюсь реализовать рекурсивный алгоритм ближайшего соседа для 2d-дерева. Рекурсия (и раскрутка рекурсии) все еще немного сбивает меня с толку, и лучший псевдокод, который я нашел, - это вопрос Stackru: 2D KD Tree и поиск ближайшего соседа Однако …
26 апр '15 в 20:42
2
ответа
Кд дерево с прямоугольниками
У меня есть моя реализация дерева kd, работающего с заданными точками. Например, я могу добавить точки к дереву, а затем найти ближайшую точку с заданными координатами x, y, и это здорово. Я хочу расширить это для работы с прямоугольниками, например…
04 ноя '12 в 03:12
4
ответа
Разница между scipy.spatial.KDTree и scipy.spatial.cKDTree
В чем разница между этими двумя алгоритмами?
03 авг '11 в 18:16
2
ответа
Балансировка kd-дерева любым существующим алгоритмом
Я пытаюсь реализовать kd-дерево, но у меня проблема с одной операцией - балансировка. Есть ли существующий способ сбалансировать kd-дерево? Например: после вставки нового элемента я хотел бы иметь сбалансированное дерево
22 окт '15 в 15:08
1
ответ
Сравнение деревьев KD
Всем добрый день. Я делаю отчет о деревьях KD. Там есть часть, в которой мне поручено сравнивать деревья KD с другими структурами данных, такими как списки, карты, массивы и т. Д. Однако я не знаю, как сравнить их с другими структурами данных. Что я…
08 авг '17 в 16:03
4
ответа
KD дерево, медленное дерево
Я пытаюсь построить KD Tree (статический случай). Мы предполагаем, что точки отсортированы по координатам x и y. Для равномерной глубины рекурсии набор разделяется на два подмножества с вертикальной линией, проходящей через медианную координату x. Д…
17 ноя '10 в 10:19
1
ответ
Измените этот алгоритм для поиска ближайшего соседа (NNS) для выполнения Approximate-NNS
Из слайдов курса я нашел следующие: Для заданного множества P в R^D и точки запроса q это NN - точка p_0 в P, где: dist(p_0, q) <= dist(p, q), for every p in P. Аналогично, с коэффициентом аппроксимации 1 > ε > 0 ε-NN равен p_0, так что: dist(p_0…
11 сен '14 в 14:29
1
ответ
K-среднее дерево VS рандомизированное KD-дерево?
Я читал эти слайды. В частности, на слайде 52 указано: В наших экспериментах мы обнаружили, что любой из двух алгоритмов может иметь наилучшую производительность в зависимости от набора данных и желаемой точности Однако на предыдущем слайде только в…
03 окт '16 в 10:54