KD-Tree是一种由二叉搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式（K即为空间的维数）。它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。 　　 KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：n mod k（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 　　即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值； 　　 若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；并且它的左右子树也分别为KD-Tree。

文档内对BBF算法原理进行了详细的说明，并附带源码以及源码解释

完全使用matlab编写的kd-tree程序。

用matlab实现kd_treed 代码，里面有详细的过程