kd树可以用来来找样本点的最近邻的点，但是k近邻算法需要找到这个样本点最近的前k个点，那么kd树和knn是如何一起使用的？
难道每次找到一个最近点后，删掉这个点再重新建一个kd树，接着再找一个最近点，直到找到k个点吗？
谢谢！
1个回答
只需要建立一个kd tree。kd tree不会直接给出相邻点，只能减小相邻点的查找范围，减小两点间距离的计算量。如果是kNN，需要记录k个当前最相邻点，在遍历kd tree时把每个可能的点和这k个当前最相邻点比较并更新，直到达到root。
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
Zealing
2018-11-08 01:15
相关主题
决策树可以做多元分类吗？
1回答
剪枝是什么意思
1回答
请问针对Adaboost、GBDT等集成学习同一个特征是否可以入模多次？
1回答
决策树的深度和数据特征个数的关系
1回答
Gradient tree boosting和random forest (随机森林) 有什么区别和联系
1回答
怎么得到randomforestregressor里每棵树的预测结果？
1回答
随机森林警告：A column-vector y was passed when a 1d array was expected
1回答
我们谢绝在回答前讲“生动”的故事。
我们谢绝“这么简单，你自己想”、“书上有的，你认真看”这类的回答；如果你认为对方的提问方式或者内容不妥，你可以直接忽略该问题，不用进行任何作答，甚至可以对该问题投反对票。
我们谢绝答非所问。
我们谢绝自己不会、硬要回答。
我们感激每一个用户在编写答案时的努力与付出！