在機器學習領域，K近鄰（KNN）算法是一種簡單但強大的分類與回歸方法。它通過計算待預測樣本與訓練集中各點的距離，選取最近的K個鄰居，并基于這些鄰居的類別或值進行決策。?

然而，當數(shù)據(jù)維度較高時，傳統(tǒng)的KNN效率會顯著下降，因為計算距離的成本呈指數(shù)級增長。這時，KD樹登場了！KD樹是一種二叉樹結構，用于組織高維空間中的數(shù)據(jù)點，大幅優(yōu)化了搜索過程。??

本文將帶你用Python實現(xiàn)KNN和KD樹，感受算法的魅力！?? 通過構建KD樹，我們可以快速定位目標點的最近鄰，甚至擴展到k個最近鄰。?? 實現(xiàn)后，不妨試試解決手寫數(shù)字識別或推薦系統(tǒng)問題吧！??

類似KD樹的算法還有Ball Tree等，它們各有優(yōu)劣，可根據(jù)具體場景選擇。?? 想了解更多？動手實踐才是王道！??

機器學習 KNN KDTree Python編程