蟒蛇sklearn KDTree

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我嘗試創建WGS84座標的KD樹和一定的半徑蟒蛇sklearn KDTree

from sklearn.neighbors.dist_metrics import DistanceMetric 
from sklearn.neighbors.kd_tree import KDTree  
T = KDTree([[47.8665, 8.90123]], metric=DistanceMetric.get_metric('haversine'))

內找到鄰居，得到以下錯誤：

ValueError: metric HaversineDistance is not valid for KDTree

如何使用KD-Tree中的半束縛距離？

來源

2016-07-04 user307380

k-d-tree可以（據我所知）只能與Minkowski規範一起使用。

還有其他樹木，如sklearn中的球樹，或ELKI中與Haversine距離一起工作的covertree，因爲它是一個度量標準。

來源

2016-07-05 19:34:33

您也可以使用KDTree，但必須將經度，緯度對轉換爲carthesian/euclidean值，並將距離值轉換回英里或公里以上。據我所知，您還可以將經度和緯度轉換爲弧度，從而爲您提供直接以公里爲單位的距離。但還沒有測試過。 – Matthias

KDTree.valid_metrics

輸出 -

['p', 
'l1', 
'chebyshev', 
'manhattan', 
'minkowski', 
'cityblock', 
'l2', 
'euclidean', 
'infinity']

告訴，你不能KDTree使用haversine。其背後的原因是haversine距離給你Orthodromic距離，這是當你的點表示在一個球體中時使用的距離度量。但是在kdTree中，點被組織在樹中，使其無效。

來源

2016-07-04 16:35:25 hashcode55

感謝您的解釋。任何想法如何使其運行速度比O（n^2）（計算所有距離對）？ – user307380

有與haversine一起工作的樹木。但是kd-tree沒有。在python中，球樹就是一個例子。 –

哦，我完全沒有意識到這一點。謝謝（你的）信息。我會讀一讀。 – hashcode55

蟒蛇sklearn KDTree

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