Kd-Tree算法原理:
http://baike.baidu.com/link?url=Fk2aYUNNDNCrL2FqwSkgZA9YJN9QBpyhP9YteLDEzcq5wL0ztbGYyWmqyQ6fSi-vCyYb9L7hoAQ17lwUM0jK-_
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f611c300101bysf.html
总结:
Kd-tree在维度较小时(例如:K≤30),算法的查找效率很高,然而当Kd-tree用于对高维数据(例如:K≥100)进行索引和查找时,就面临着维数灾难(curse of dimension)问题,查找效率会随着维度的增加而迅速下降。通常,实际应用中,我们常常处理的数据都具有高维的特点,例如在图像检索和识别中,每张图像通常用一个几百维的向量来表示,每个特征点的局部特征用一个高维向量来表征(例如:128维的SIFT特征)。
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