Kd-tree在维度较小时，算法的查找效率很高，然而当Kd-tree用于对高维数据进行索引和查找时，就面临着维数灾难问题，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
传统KNN缺点：数据量特别大时，需要计算参考点和每个样本点的距离，计算量非常大，所以提出一种优化算法-----kd-tree.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树是是一种二叉树，表示对k维空间的一个划分，构造k
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