KNN中的優化算法KD-tree

我們知道KNN是基於距離的一個簡單分類算法，熟悉KNN的都知道，我們要不斷計算兩個樣本點之間的距離，但是，試想一下，如果數據量特別大的時候，我們要每個都計算一下，那樣計算量是非常大的，所以提出了一種優化KNN的算法-----kd-tree. 實現k近鄰法時，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），

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