C++实现K最邻近算法, 使用KD树来实现, 在面对大量数据时可以提高搜索效率. 代码干净, 整洁, 有注释, 可直接使用.

C++实现KD树，本文采用C++语言实现了多维查找数据结构KD树

基于kd-树的快速邻域分类方法

构建（编译并运行可执行文件） 该项目将meson构建系统与ninja一起使用。 简而言之， meson可与cmake相提并论，它可帮助您配置构建。 ninja与make相当，它可以帮助您实际构建二进制文件。 Ninja在meson生成的生成目录中使用名为compile_commands.json的文件来查找如何生成二进制文件。 您可以在这里找到有关meson更多信息： : 要使用介子初始化构建设置，请运行：在终端中进行meson build 。 一个名为“ build”的文件夹现在已经出现在您的项目中（但尚未生成任何可执行文件） 要编译所有可执行文件，请输入： ninja -C build （ -C build表示我们先进入build目录，然后再运行任何ninja命令） 要在构建设置后编译单个可执行文件，请键入： ninja -C build后跟可执行文件的路径。 例如，要在b

C#实现KD树建立，最近邻点搜索，采用BBF进行了K近邻搜索优化

完全使用matlab编写的kd-tree程序。

建立3D点的kd树，速度很快，可以自己设置搜索距离和搜索点数

matlab实现kd树的创建和配套的搜索程序，注释详细，还附有算法思路讲解。欢迎下载

该程序主要使用C#实现了KD树的构造，同时利用构造的KD树，查找距离目标点的最近邻节点，还有在此基础之上改进的BBF搜索算法，当然同时在此之上进一步改进K近邻的搜索算法