k-d tree是对多维数据的组织方法。<br> 假设现在又N个多维数据。k-d tree就是不断的将这些数据切分成一半再切分成一半，知道不能切分为止。通过这个过程最终会形成一个二叉树，所有数据都在这棵二叉树的叶子上。将数据切分的方法是：1.选择维度，有很多种选择方法，比如说x->y->z->x...； 2.在选定的维度使用中位数将所有数据点一分为二。<br> 基于k-tree数据结构和容易使用branch bound算法来快速搜索新给定的一个点和这颗树上哪一片叶子最接近。分支和定界的方法都是显而易见的。<br> 这种方法对于高位数据比较好使，一半来说如果数据数量和数据维数满足N >> 2D关系时，该算法才能真正降低计算成本。对于高维数据，提出sift算法的David Lowe在1997的一篇文章中提出一种近似算法best-bins-first。

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