它实现了样本熵的快速计算，解决了等效正交范围搜索方法，使用 kd 树搜索邻居，如 Yu-Hsiang Pan 等人在 2011 年提出的文献中提出的那样。 有关算法的详细说明，请查找： - “使用正交范围搜索计算多尺度熵” - “生物医学中样本熵和近似熵的快速计算” 此代码也可用于计算多尺度样本熵，只需向此代码提供粗粒度时间序列即可。 详细信息位于文件 saenkd.m 的帮助部分

本程序简易的实现了KNN算法，您可以输入一个点的坐标 N，再输入一个数字K，程序将会返回距离点N最近的K个点。当 然，在这之间，您首先得从文件中读取坐标点集! Good Luck! 编译环境VC++6.0 有演示程序，有源码～～ 比如：用此算法查找从10万个点当中距离A点最近的2个点，所花的时间为用for循环查找的1/200倍. 压缩包里面有算法说明文档～～

Kdtree for最近邻居搜索 使用KD树在点云上执行最近邻居搜索。 Main.cpp包括两个测试用例：一个带有bin点云文件，另一个带有自定义2D点云。 建造 g++ -o main main.cpp

此发行版包含 KDTREE、KDTREEIDX 和 KDRANGEQUERY 函数。 ----- KDTREE 使用 kD 树查找最近点。 CP = KDTREE（REFERENCE，MODEL）在中找到最接近的点模型中每个点的参考。 通过从 REFERENCE 中的数据点构建 kD 树，并在 MODEL 中查询每个数据点的树，以有效的方式执行搜索。 IDX = KDTREEIDX( REFERENCE, MODEL ) 为 MODEL 中的每个点查找 REFERENCE 中最近的点。 通过在REFERENCE中从数据点构建kD树，并在MODEL中为每个数据点查询树，以有效的方式执行搜索。 PTS = KDRANGEQUERY( ROOT, QUERYPT, DISTLIM ) 查找存储在 kD 树 ROOT 中且在 QUERYPT 的 DISTLIM 单元内的所有点。 使用 D

C#实现KD树建立，K近邻点搜索（采用BBF进行了K近邻搜索优化)

经典的kd树数据结构C#代码实现，代码通俗易懂，适合初学者学习

用python手写KNN算法+kd树及其BBF优化（原理与实现）（上篇） 初学python和机器学习，突然兴起想动手用python实践一下KNN算法，本来想着这个算法原理很简单明了，应该实现起来没什么大问题，然而真正上手的时候问题频出，花了好一些功夫挨个排除各种奇怪的bug，总算是大功告成。接下来我会介绍一下算法的手写实现和在此过程中亲遇的各种问题，希望能够帮到大家。实验所需数据链接在文章最后。 ps：从学习C语言以来形成了print调试的毛病，所以在代码中保留了一些用于调试的输出重要信息的print语句，放在了后面的完整print信息版代码中，方便理解代码和调试。千万注意在使用time()方

详细介绍了用kd树进行范围搜索的基本概念和算法。

matlab 的大部分 kdtree 代码都是通过 mex 文件实现的。 我决定提出一个纯粹基于 matlab 的实现，所以这里是......代码显然预计会比那里的一些 c/c++ 实现慢，但它在 matlab 中实现的事实可能会使它在某些情况下很有用。 Matlab 没有指针，因此我通过使用全局单元格数组来模拟指针功能。 我将不胜感激对我提交的任何反馈......

kd树(K-dimension tree)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kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将K维空间切分，构成一系列的K维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维超矩形区域。利用kd树可以省去对大部分数据点的搜索，从而减少搜索的计算量。