Tag: kdtree

Ein k-d-Baum (k-dimensionaler Baum) ist eine Datenstruktur für die Speicherung der Punkte im multidimensionalen Raum. Sie können verwendet werden, um effizient Abfragen, ob ein Punkt vorhanden ist, als auch zu tun, euklidische nearest-neighbor sucht und sucht innerhalb der hyperdimensionale rechteckige Regionen.

KD-Baum in GLSL

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nach einem Tag versucht, herauszufinden, wie zu implementieren, die einen kd-Baum in OpenGL/GLSL ich bin ziemlich frustriert ... Ich erkläre meine KD-Knoten, wie dies in GLSL: layout(std140) uniform node{ ivec4 splitPoint; int dataPtr; } nodes[1024]; Splitpunkt hält

c++glsl kdtree opengl

Unterschied zwischen quadtree und der kd-Baum

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Was ist der Unterschied zwischen einem quadtree und der kd-Baum? Ich verstehe, dass Sie split-Punkte in viele Dimensionen, aber ich verstehe nicht, warum wir Sie verwenden würden, einen über den anderen. Ich brauche eine Struktur, die ermöglicht

computational-geometry kdtree quadtree

nächste Nachbar Suche kdTree

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Einer Liste von N Punkte [(x_1,y_1), (x_2,y_2), ... ] ich bin auf der Suche nach den nächsten Nachbarn zu jedem Punkt auf der Grundlage der Entfernung. Meine Datenmenge ist zu groß, um zu verwenden, eine brute-force-Ansatz, so

kdtree nearest-neighbor python scikit-learn

K-d-Bäume: nearest neighbor search-Algorithmus

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Dies ist mein Verständnis davon: 1. Recurse den Baum hinunter, wobei Sie den linken oder rechten Teilbaum, je nachdem, ob ELEMENT liegen im linken oder rechten Teilbaum, falls es existiert. 2. Set CURRENT_BEST als der erste Blattknoten,

algorithm kdtree nearest-neighbor

Python-KD-Baum-Nächster Nachbar in der Entfernung größer als null ist

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Ich versuche zu implementieren, die eine Nächste-Nachbar-Suche für Lat und Lon Daten. Hier ist die Data.txt 61.3000183105 -21.2500038147 0 62.299987793 -23.750005722 1 66.3000488281 -28.7500038147 2 40.8000183105 -18.250005722 3 71.8000183105 -35.7500038147 3 39.3000183105 -19.7500019073 4 39.8000183105 -20.7500038147 5

kdtree python scipy spatial

Umsetzung eines 2-dimensionalen kd-Baum Konstruktion-Algorithmus in C++

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Arbeite ich an einem persönlichen Projekt zur Umsetzung einer 2-dimensionalen kd-Baum Konstruktion-Algorithmus in C++. Ich weiß, es gibt Bibliotheken, die dies bereits tun, aber ich will gewinnen Erfahrung in der C++ Programmierung (hilft im Lebenslauf, wenn man

2d implementation kdtree

nearest neighbor - k-d-Baum - wikipedia Beweis

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Auf dem wikipedia-Eintrag für k-d-Bäume, wird ein Algorithmus vorgestellt, für eine nächste-Nachbar-Suche auf einem k-d-Baum. Was ich nicht verstehe, ist die Erklärung von Schritt 3.2. Wie Sie wissen, gibt es nicht einen Punkt näher, gerade weil der

kdtree nearest-neighbor

Was ist der Unterschied zwischen einem KD-Baum und der R-tree?

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Ich schaute auf die definition der KD-Baum und der R-Baum. Es scheint mir, dass Sie fast die gleichen. Was ist der Unterschied zwischen einem KD-Baum und R-Baum? InformationsquelleAutor zjffdu | 2010-12-01

data-structures kdtree r-tree

Effiziente Methode für die Suche nach KNN aller Knoten in einem KD-Baum

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Ich bin zurzeit versucht finden der K-Nächsten Nachbarn aller Knoten einer ausgeglichenen KD-Baum (mit K=2). Meine Implementierung ist eine Variante des code aus dem Wikipedia-Artikel und es ist anständig schnell zu finden KNN jeder Knoten O(log N).

algorithm kdtree knn nearest-neighbor

Wie funktioniert der KD-tree nearest neighbor search arbeiten?

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Ich bin auf der Suche auf die Wikipedia-Seite für KD-Bäume. Als ein Beispiel, das ich umgesetzt habe, in python, der Algorithmus zum Aufbau eines kd-Baums aufgelistet. Den Algorithmus für das tun KNN-Suche mit einem KD-Baum, jedoch schaltet

kdtree machine-learning nearest-neighbor python

KDTree Implementierung in Java

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Ich bin auf der Suche nach einem KDTree-Implementierung in Java. Ich habe eine google-Suche und die Ergebnisse scheinen ziemlich planlos. Es gibt tatsächlich viele Resultate, aber Sie sind meistens nur wenig ein-aus-Implementierungen, und ich möchte lieber etwas

data-structures java kdtree

Nächster Nachbar Suche: Python

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Ich habe ein 2-dimensionales array: MyArray = array([6588252.24, 1933573.3, 212.79, 0, 0], [6588253.79, 1933602.89, 212.66, 0, 0], etc...) Die ersten beiden Elemente MyArray[0] und MyArray[1] sind die X und Y Koordinaten der Punkte. Für jedes element in

closest-points kdtree nearest-neighbor numpy python

Was ist der Unterschied zwischen einem KD-Baum und einem R-Baum?

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Ich schaute auf die definition der KD-Baum und der R-Baum. Es scheint mir, dass Sie fast die gleichen. Was ist der Unterschied zwischen einem KD-Baum und R-Baum? InformationsquelleAutor der Frage zjffdu | 2010-12-01

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