kd樹的構造與搜索

實現k近鄰算法時，主要考慮的問題是如何對訓練數據進行快速k近鄰搜索。這在特徵空間的維數大及訓練數據容量大時尤其必要。k近鄰法最簡單的實現是線性掃描（窮舉搜索），即要計算輸入實例與每一個訓練實例的距離。計算並存儲好以後，再查找K近鄰。當訓練集很大時，計算非常耗時。爲了提高kNN搜索的效率，可以考慮使用特殊的結構存儲訓練數據，以減小計算距離的次數。 1.1 什麼是kd樹 根據KNN每次需要預測一個點時

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