[英]retrieve closest tree to input tree with k nearest neighbor?
我想使用K最近邻方法从数据集中检索最接近树到输入树。 树中的节点具有值，但每个树中的分支没有标签。
例如：
树1：（S（V c）（N（P y））（V（V o）（N（D t）（N d））））
树2：（S（V（V p）（P（R o））（N（D t）（N d））））
我想使用k最近邻居来解决这个问题。 您是否有任何想法使用此方法来解决此问题？
您必须为树应用KNN算法定义距离度量。 树可以使用许多可能的矩阵，最流行的选择之一是树编辑距离 （ 如何计算树编辑距离？ ）
KNN 不是搜索算法。 它不用于查找最近的对象，而是 - 将对象分类到预定义标签之一。 它只搜索给定点X的K个最近邻居，并返回具有大多数邻居的标签。
为了找到最接近的树，假设你已经定义的TED （树编辑距离）将通过所有被简单地重复tree的trees ，并选择最小化的TED(tree,X)
有关树编辑距离的非常好的资源也位于： http ： //www.inf.unibz.it/dis/projects/tree-edit-distance/tree-edit-distance.php
二进制数据的唯一最近邻搜索。 使用 KD-Tree 的方法失败
[英]Unique nearest neighbor search on binary data. Approach with KD-Tree failed
给定一个二叉搜索树和一个关键字，如何找到最接近该关键字的前M个树节点？
[英]Given a binary search tree and a key, How to find first M tree nodes which values are closest to that key?
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