K近鄰快速算法 -- KD樹、BBF改進算法

K近鄰算法便是查找與當前點（向量）距離最近的K個點（向量），距離計算通常用歐氏距離。git 最簡單的方法就是窮舉法：計算每一個向量與當前向量的歐氏距離，選取最小的K個爲所求。但這種方法計算量太大，沒法應對大樣本數的狀況（好比SIFT特徵點匹配，每張圖片通常有幾千個待匹配的特徵點，對每一個點都須要查找另外一張圖片中與之最類似的特徵點從而創建對應關係，窮舉法顯然不行）。github SIFT採用的方法

>>阅读原文<<