草稿筆記為：

通過kd樹的部分代碼為

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; void select_sort(vector<float> vec){int n = vec.size();for(int j = 0;j<n;j++){ int min = vec[j]; int index = j; for(int i=j+1;i<n;i++){ if(min<vec[i]){ min = vec[i]; index = i; } } int tmp = vec[index]; vec[index] = vec[j]; vec[j] = tmp; } } float get_vector_median(vector<float> vec){int n = vec.size();select_sort(vec);if(n%2!=0){return vec[n/2];}else{return (vec[(n-1)/2]+vec[n/2])/2;} } class dataset{ private:vector<vector<float>> data; public://load datadataset(){}//構建kd樹void kd_tree(){} }; int main(){return 0; }自行體會編碼過程。。。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的经典机器学习算法系列3-k近邻算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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