机器学习 kd树生成(matlab实现) -ag凯发k8国际

文章目录

• 一、思路
• 二、效果
• 三、代码
• • 1、mian
  • 2、kd_tree_create
  • 3、recursive

%二叉树数据结构在c语言中容易表示,可在matlab中却不那么容易
%但是c语言需要自己造轮子(sortrows()用c得写死我), matlab有现成的, 所以思考一下如何在matlab中表示二叉树呢
%参考大堆小堆利用数组表示二叉树, 从而避开指针构建kdtree(哇噢, 感觉自己就是个小机灵鬼诶)
%给每个节点添加下标以实现父子访问
%提示:节点下标为i, 左孩子下标为2i,左孩子下标为2i 1
%因为kdtree不是完全二叉树, 所以需要增加状态信息栏表示某节点是否为空
%好了, 开整吧

1、mian

%% 数据导入 dataset=csvread("iris_dataset.csv"); rows=150; columns=5;%% 数据分割 train_set=dataset(1:120,:); test_set=dataset(121:150,:);%% kd树生成 %1:columns列为属性和类别, columns 1列节点存活状态 global kd_tree; kd_tree_create(train_set);

2、kd_tree_create

function [] = kd_tree_create(dataset) �taset共有rows行数据,1:columns-1列为属性,columns列为类别 size_dataset=size(dataset); recursive(dataset,1,1,size_dataset(1),size_dataset(2)-1); end

3、recursive

function [] = recursive(dataset,pos,x_i,rows,columns) disp("kd树深度:" x_i); �taset:需要二分的数据集 %rows:需分类的个体数 %columns:用于分类的属性数 %pos:kd_tree插入位置 %x_i:排序依据 global kd_tree; if(rows>1)%排序dataset=sortrows(dataset,mod(x_i-1,columns) 1);%二分divi_index=fix(rows/2) 1;%加1去掉也不影响kd_tree(pos,1:columns 1)=dataset(divi_index 1,:);kd_tree(pos,columns 2)=1;%递归recursive(dataset(1:divi_index,:),2*pos,x_i 1,divi_index,columns);recursive(dataset(divi_index 2:rows,:),2*pos 1,x_i 1,rows-divi_index-1,columns); elseif(rows==1)kd_tree(pos,1:columns 1)=dataset;kd_tree(pos,columns 2)=1;elsekd_tree(pos,columns 2)=0;end endend

总结

以上是ag凯发k8国际为你收集整理的机器学习 kd树生成(matlab实现)的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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