在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，K近鄰（KNN）算法是一種簡(jiǎn)單但強(qiáng)大的分類(lèi)與回歸方法。它通過(guò)計(jì)算待預(yù)測(cè)樣本與訓(xùn)練集中各點(diǎn)的距離，選取最近的K個(gè)鄰居，并基于這些鄰居的類(lèi)別或值進(jìn)行決策。?

然而，當(dāng)數(shù)據(jù)維度較高時(shí)，傳統(tǒng)的KNN效率會(huì)顯著下降，因?yàn)橛?jì)算距離的成本呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這時(shí)，KD樹(shù)登場(chǎng)了！KD樹(shù)是一種二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)，用于組織高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，大幅優(yōu)化了搜索過(guò)程。??

本文將帶你用Python實(shí)現(xiàn)KNN和KD樹(shù)，感受算法的魅力！?? 通過(guò)構(gòu)建KD樹(shù)，我們可以快速定位目標(biāo)點(diǎn)的最近鄰，甚至擴(kuò)展到k個(gè)最近鄰。?? 實(shí)現(xiàn)后，不妨試試解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別或推薦系統(tǒng)問(wèn)題吧！??

類(lèi)似KD樹(shù)的算法還有Ball Tree等，它們各有優(yōu)劣，可根據(jù)具體場(chǎng)景選擇。?? 想了解更多？動(dòng)手實(shí)踐才是王道！??

機(jī)器學(xué)習(xí) KNN KDTree Python編程