VP-дерево (англ. vantage-point tree) — разновидность BSP-дерева.
VP-дерево можно построить для объектов из метрического пространства, то есть для любого множества, в котором определено расстояние между любыми двумя элементами этого множества.
Энциклопедичный YouTube
-
1/2Просмотров:3 341406 874
-
Close-up в 3Ds Max | Прямой эфир | Четверг 20 мая
-
How to Make an Organizational Chart in Excel - Tutorial
Субтитры
Принцип построения дерева
Из первоначального множества берется одна из точек («опорная точка») и выбирается «радиус» R для этой точки. Остальные точки делятся на два подмножества — с расстоянием меньше R до опорной точки, и расстоянием больше R. В каждом из получившихся подмножеств выбирается следующая опорная точка и новый радиус, и т. д., пока количество элементов в каждом из оставшихся подмножеств не станет меньше определенного порогового значения.
Опорные точки и «радиусы» сфер разбиения выбираются так, чтобы дерево получилось максимально сбалансированным.
Преимущества
В отличие от KD-дерева, которое применимо только для точек из , VP-дерево может быть использовано для поиска ближайших объектов из любого метрического пространства. Например, в качестве метрики можно использовать расстояние Хэмминга — тогда VP-дерево можно использовать для поиска похожих слов из словаря, или поиска похожих изображений.
См. также
Литература
- Ming Hua, Jian Pei. Ranking Queries on Uncertain Data. — Springer Science & Business Media, 2011. — P. 60. — ISBN 978-1-4419-9380-9.
- Vittorio Castelli, Lawrence D. Bergman. Image Databases: Search and Retrieval of Digital Imagery. — John Wiley & Sons, 2004. — P. 422. — ISBN 978-0-471-46407-5.
Ссылки
Обычно почти сразу, изредка в течении часа.