传统KNN缺点：数据量特别大时，需要计算参考点和每个样本点的距离，计算量非常大，所以提出一种优化算法-----kd-tree.

 

为了提高kNN搜索的效率，可以考虑使用特殊的结构存储训练数据，以减小计算距离的次数。

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。

 

• 构造kd-tree 

输入：多维空间数据集
输出：kd树

（1）开始：构造根结点。选择X为切分坐标轴，以所有实例X坐标的中位数为切分点，将根结点对应的区域切分为左、右两个子区域。左子结点对应坐标小于切分点的子区域，右子结点对应于坐标大于切分点的子区域。将落在切分超平面上的实例点保存在根结点。

（2）重复。对左右子区域，轮换切分坐标轴，继续以坐标轴对应坐标的中位数为切分点。直到所有的点都切分完毕。

 

举个简单的例子：

　　例. 给定一个二维空间数据集{（2,3），（5,4），（9,6），（4,7），（8,1），（7,2）}，构造一个平衡kd树。

　　解：根结点对应包含数据集T的矩形，选择轴，6个数据点的坐标中位数是6，这里选最接近的(7,2)点，以平面将空间分为左、右两个子矩形（子结点）；接着左矩形以分为两个子矩形（左矩形中{(2,3),(5,4),(4,7)}点的坐标中位数正好为4），右矩形以分为两个子矩形，如此递归，最后得到如下图所示的特征空间划分和kd树。

 

• 搜索kd树

　　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。下面以搜索最近邻点为例加以叙述：给定一个目标点，搜索其最近邻，首先找到包含目标点的叶节点；然后从该叶结点出发，依次回退到父结点；不断查找与目标点最近邻的结点，当确定不可能存在更近的结点时终止。这样搜索就被限制在空间的局部区域上，效率大为提高。

用kd树的最近邻搜索：　　
输入： 已构造的kd树；目标点； 
输出：最近邻。

（1） 在kd树中找出包含目标点的叶结点：从根结点出发，递归的向下访问kd树。若目标点当前维的坐标值小于切分点的坐标值，则移动到左子结点，否则移动到右子结点。直到子结点为叶结点为止；

（2） 以此叶结点为“当前最近点”；

（3） 递归的向上回退，在每个结点进行以下操作：

　　（a） 如果该结点保存的实例点比当前最近点距目标点更近，则以该实例点为“当前最近点”；

　　（b） 当前最近点一定存在于该结点一个子结点对应的区域。检查该子结点的父结点的另一个子结点对应的区域是否有更近的点。具体的，检查另一个子结点对应的区域是否与以目标点为球心、以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的超球体相交。如果相交，可能在另一个子结点对应的区域内存在距离目标更近的点，移动到另一个子结点。接着，递归的进行最近邻搜索。如果不相交，向上回退。

（4） 当回退到根结点时，搜索结束。最后的“当前最近点”即为的最近邻点。

 

注意：这里的搜索，也是跟上边构造一样，首先先搜索x(1),再搜索x(2)..以此类推下去。

　　以先前构建好的kd树为例，查找目标点（3,4.5）的最近邻点。同样先进行二叉查找，先从（7,2）查找到（5,4）节点，在进行查找时是由y = 4为分割超平面的，由于查找点为y值为4.5，因此进入右子空间查找到（4,7），形成搜索路径：（7,2）→（5,4）→（4,7），取（4,7）为当前最近邻点。以目标查找点为圆心，目标查找点到当前最近点的距离2.69为半径确定一个红色的圆。然后回溯到（5,4），计算其与查找点之间的距离为2.06，则该结点比当前最近点距目标点更近，以(5,4)为当前最近点。用同样的方法再次确定一个绿色的圆，可见该圆和y = 4超平面相交，所以需要进入（5,4）结点的另一个子空间进行查找。（2,3）结点与目标点距离为1.8，比当前最近点要更近，所以最近邻点更新为（2，3），最近距离更新为1.8，同样可以确定一个蓝色的圆。接着根据规则回退到根结点(7,2)，蓝色圆与x=7的超平面不相交，因此不用进入（7,2）的右子空间进行查找。至此，搜索路径回溯完，返回最近邻点（2,3），最近距离1.8。

 

kd-tree的几个问题：

1.如何决定每次根据哪个维度对子空间进行划分呢？

• 直观的来看，我们一般会选择轮流来。先根据第一维，然后是第二维，然后第三……，那么到底轮流来行不行呢，这就要回到最开始我们为什么要研究选择哪一维进行划分的问题。我们研究Kd-Tree是为了优化在一堆数据中高频查找的速度，用树的形式，也是为了尽快的缩小检索范围，所以这个“比对维”就很关键，通常来说，更为分散的维度，我们就更容易的将其分开，是以这里我们通过求方差，用方差最大的维度来进行划分——这也就是最大方差法（max invarince）。

2.如何选定根节点的比对数值呢？

• 选择何值未比对值，目的也是为了要加快检索速度。一般来说我们在构造一个二叉树的时候，当然是希望它是一棵尽量平衡的树，即左右子树中的结点个数相差不大。所以这里用当前维度的中值是比较合理的。