Drzewo kulkowe

term_id: ball_tree

Category: basic_concepts

Definition

Drzewo kulkowe dzieli punkty danych na zagnieżdżone nadkule (kulki) zamiast hiperprostopadłościanów. Ta struktura pozwala na efektywne przycinanie podczas zapytań o najbliższych sąsiadów poprzez obliczanie odległości między kulkami.

Summary

Binarna struktura danych służąca do organizowania punktów w przestrzeni, optymalizująca wyszukiwanie najbliższych sąsiadów w wysokowymiarowych zbiorach danych.

Key Concepts

  • Podział nadkuli
  • Wyszukiwanie najbliższych sąsiadów
  • Dane wysokowymiarowe
  • Przechodzenie po drzewie

Use Cases

  • Algorytm K-Najbliższych Sąsiadów (KNN)
  • Analiza klasteryzacji
  • Wykrywanie anomalii

Code Example

1
2
3
4
from sklearn.neighbors import BallTree
import numpy as np
X = np.random.rand(100, 5)
tree = BallTree(X, metric='euclidean')