KNN的实现——KD树
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实现knn时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速近邻搜索.这点在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其必要.
knn最简单的实现方法是线性扫描（linear scan）.这时要计算输入实例与每一个训练实例的距离.当训练集很大时，计算非常耗时，这种方法是不可行的.
为了提高knn搜索的效率，可以考虑使用特殊的结构存储训练数据，以减少计算距离的次数. kd树就是一种方法.
KD树就是K维二叉树
kd树是一种对k维空间中的实例点进行存储以便对其进行快速检索的树形数据结构.kd树是二叉树，表示对k维空间的一个划分（partition）.构造d树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域.kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域.
KD树是一种查询索引结构，也广泛应用于数据库索引中
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