A K-D Ağacı (K-Boyutlu Ağaç olarak da adlandırılır), her düğümdeki verinin bir K- uzayda boyutlu bir nokta olduğu ikili bir arama ağacıdır … Noktalar sola bu boşluğun bir kısmı, o düğümün sol alt ağacı ile temsil edilir ve boşluğun sağındaki noktalar, sağ alt ağaç tarafından temsil edilir.
KD Ağacı kesin mi?
Veri noktaları her düğümde iki kümeye bölünür. Önceki algoritma gibi, KD Ağacı da her zaman en fazla iki düğümle biten bir ikili ağaç algoritmasıdır … Aşağıdaki görüntünün sağ tarafında, tam konumunu görebilirsiniz. veri noktaları, sol tarafta bunların uzamsal konumu.
KD ağacı nasıl yapılır?
KD Ağacı Oluşturma
- İlk eklenen nokta ağacın kökü olur.
- Eksenin tüm geçerli değerler arasında geçiş yapması için derinliğe göre ekseni seçin. …
- Nokta listesini eksene göre sıralayın ve pivot öğesi olarak medyanı seçin. …
- Ağacı düğüm boşalana kadar ilerleyin, ardından düğüme nokta atayın.
- Tüm noktalar işlenene kadar adım 2-4'ü tekrar tekrar tekrarlayın.
Neden kd ağacı kullanıyoruz?
KD-ağaçları, verilerimizi verimli bir şekilde temsil etmek için belirli bir veri yapısıdır Özellikle, KD-ağaçları, belirli koşullara dayalı olarak veri noktalarını düzenlemeye ve bölmeye yardımcı olur. Şimdi, eksen hizalı bazı kesimler yapacağız ve bu farklı bölmelerin her birine düşen noktaların listesini tutacağız.
Oktree bir ağaç mı?
Octree'deki her yaprak düğümünün verisi yerel bir KD ağacından oluşur. Oktree'de, düğümler yalnızca sınırlayıcı kutu hakkındaki bilgilerini depolar. Araştırma kolaylığı için her yaprak düğümüne bir dizin değeri verilir.
