Un arbre K-D (également appelé arbre K-dimensionnel) est un arbre de recherche binaire où les données de chaque nœud sont un point K- dimensionnel dans l'espace … Pointe vers la gauche de cet espace sont représentés par le sous-arbre gauche de ce nœud et les points à droite de l'espace sont représentés par le sous-arbre droit.
Est-ce que KD Tree est exact ?
Les points de données sont divisés à chaque nœud en deux ensembles. Comme l'algorithme précédent, le KD Tree est également un algorithme d'arbre binaire se terminant toujours par un maximum de deux nœuds … Sur le côté droit de l'image ci-dessous, vous pouvez voir la position exacte du points de données, sur le côté gauche leur position spatiale.
Comment créer un arbre KD ?
Construire une arborescence KD
- Le premier point inséré devient la racine de l'arbre.
- Sélectionnez l'axe en fonction de la profondeur afin que l'axe parcourt toutes les valeurs valides. …
- Triez la liste des points par axe et choisissez la médiane comme élément pivot. …
- Parcourir l'arbre jusqu'à ce que le nœud soit vide, puis assigner un point au nœud.
- Répétez les étapes 2 à 4 de manière récursive jusqu'à ce que tous les points soient traités.
Pourquoi utilisons-nous kd tree ?
KD-trees sont une structure de données spécifique pour représenter efficacement nos données En particulier, les KD-trees aident à organiser et partitionner les points de données en fonction de conditions spécifiques. Maintenant, nous allons faire des coupes alignées sur les axes et maintenir des listes de points qui tombent dans chacun de ces différents bacs.
Octree est-il un arbre kd ?
Les données de chaque nœud feuille dans octree constituent un arbre KD local. Dans l'octree, les nœuds ne stockent que leurs informations sur la boîte englobante. Chaque nœud feuille reçoit une valeur d'index pour faciliter la recherche.
