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我是否只是在sklearn KNN分类器中发现了一个错误，或者一切都按预期工作？
我一直在玩python sklearn k最近邻分类器，我相信它不能正常工作 - k大于1的结果是错误的 . 我试图想象出不同的k-nn方法与我的示例代码有何不同 . 代码有点长但不是很复杂 . 继续自己运行以获取图片 . 我以大约10个点的列的形式生成样本2D数据 . 大多数代码都是以动画方式在图表上很好地绘制它 . 所有分类都是在for循环中调用“ main ”中的构造库对象KNeighbo... -
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如何使用kd-tree计算最近邻搜索的平均时间复杂度？
我们知道kd-tree的最近邻搜索的复杂度是O（logn） . 但是如何计算呢？主要问题是回溯的平均时间复杂度 . 我试图阅读论文“在对数预期时间内找到最佳匹配的算法”，但这对我来说太复杂了 . 有谁知道一个简单的计算方法吗？ -
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最近邻居 - k-d树 - 维基百科证明
在wikipedia entry for k-d trees上，提出了一种用于在k-d树上进行最近邻搜索的算法 . 我只是因为搜索点的分割坐标与当前节点之间的差异大于搜索点的分割坐标与当前最佳分割之间的差异，所以我更接近于什么？ 最近邻搜索在2D中使用KD树进行NN搜索的动画最近邻居（NN）算法旨在找到树中最接近给定输入点的点 . 通过使用树属性快速消除搜索空间的大部分，可以有效地完成此搜索 .... -
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如何将图像与kd-trees和最近邻搜索进行比较/匹配？
我一直在向google查询有关kd-trees和图像比较的一些材料，但我无法在使用kd-trees进行图像比较的技术之间 Build “链接” . 首先，我发现一些文章谈论随机kd树的速度提升，然后我被介绍给SIFT . 在基本了解了SIFT如何工作之后，我读到了最近邻搜索 . 我真正的问题是：如果我有来自SIFT的点网格，那么我为每个图像创建kd树 . 最近邻搜索如何帮助我比较图像？起初，我认为... -
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kd-tree BBF算法时间复杂度
我有5000个维度的2000分，我想得到最近的邻居 . 现在我有一些问题，任何人都可以给出答案 . 人们说，它在高维度上运作良好 . 什么是时间复杂性？ @param max_nn_chks search is cut off after examining this many tree entries 在我读完算法之后，我想知道当我将max_nn_chks设置得太低时我是否会得到错误... -
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2d树最近邻算法澄清
我正在尝试为2d树实现递归最近邻居算法 . 递归（和展开递归）仍然让我感到困惑，我发现的最好的伪代码来自StackOverflow这个问题： 2D KD Tree and Nearest Neighbour Search 然而，答案使用“中位数”值，我不知道如何计算 . 关于kd-tree的维基百科文章也有一个不使用中值的最近邻伪代码 . 我想知道是否有可能在不使用中值的情况下构造Nearest ... -
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最近邻搜索非度量空间
在非度量空间中工作时，我想知道最近邻搜索算法吗？特别是，在此设置中是否存在kd-tree算法的任何变体，具有可证明的时间复杂度等？ -
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调整leaf_size以减少Scikit-Learn KNN中的时间消耗
我试图用手写字符识别来实现KNN，我发现代码的执行需要花费很多时间 . 当添加参数leaf_size值400时，我观察到代码执行所花费的时间显着减少 . 原始代码： knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) 新守则： knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,leaf_size=400) 我已经阅读了很少关于KD...