kdtree

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    我有一套经纬度为各种位置,也知道我的当前位置的经度和纬度。我必须找到从当前位置最近的地方。 哪一种算法最好从Kdtree和四叉树中找出一组经纬度的邻居位置? 一个优于其他? 你能否对此有所了解? 另外,我们如何才能实现这些以c#为上述目的的算法? 在此先感谢您的答案。

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    我想要个指数点,如: (1,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,0) 然后检索k个最近的邻居。 我在Elastic Search REST API中找不到这个功能,任何人都知道如何使用Elastic Search REST API或Elastic Search Java客户端来添加和查询n维点? (我不能使用Lucene,因为它没有REST API)。 谢谢。

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    在documentation为sklearn.neighbors.KDTree有内存消耗的描述: 存储树秤作为大约N_SAMPLES次/ leaf_size所需的内存量。 这是否意味着,当leaf_size变大了,内存需要存储树下降? 我想leaf_size指定多少叶节点有树,所以如果有很多节点,存储的增长。我在想它是错误的吗?

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    我一直在寻找几种方法来匹配值,我不确定在这种情况下最好的选择是什么。我已经是1)和4列和316行的输入表:X,Y,DX,DY: -233200.0 -233200.0 -19.4 21.4 -212000.0 -233200.0 -23.7 23.8 -190800.0 -233200.0 -26.8 26.4 -169600.0 -233200.0 -39.0 33.5 -148400.

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    我试图通过使用libkdtree ++,试图实现RRT,虽然我找到了一些麻烦了解如何使用这个库的工作我的方式。继examples,我尝试定义我的RRT类的轮廓为这样: #pragma once #include "coupling_tree.h" #include "kdtree++/kdtree.hpp" #include <deque> #include <iostream> #i

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    OpenCV的KNN搜索我在C++中的OpenCV的此示例代码: flann::KDTreeIndexParams indexParams; flann::Index kdtree(Mat(cloud2d).reshape(1), indexParams); vector<float> query; query.push_back(370); query.push_back(464);

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    我有太多的空间随着时间的推移点。他们在充满AABB边框的空间中移动(包括嵌套边框,比点更少的BB)。我想知道是否有一个数据结构可以帮助组织点进入边界框检测。 目前我认为基于框kd树的中心上点运动进行ANN,与盒路口/嵌套层次(谁是内/人旁)框中检测。 然而,这是这么多点慢,所以我不知道是否有这样的情况下,一些专门的算法/数据结构?一种同时对多个点进行查询的方法?

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    我想知道在非度量空间中工作时的最近邻搜索算法吗?特别是,在这种设置中是否有任何变种的kd-tree算法,具有可证明的时间复杂度等?

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    我很好奇kd-tree是如何在sk学习中构建的。我已经在网上查找,发现kdtree但不幸的是它不能实现,因为在sklearn的KD树有一个方法quer_range sk KDtree,没有。有没有可以查看代码的网站?

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    我有一个2维坐标列表,我从中创建kdtree。坐标类型为double - 例如[508180.748, 195333.973] 我使用numpy来创建和数组,然后我使用scipy的KDTree函数。 import numpy as np import scipy.spatial points_array = np.array(points) kdt = scipy.spatial.KDTr