KD-Tree的学习

什么是KD-Tree

• KD-Tree（k-dimensional tree的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。

• 使用 KD-Tree的步骤

  • 将原数据生成KD-Tree
  • 使用搜索算法，进行搜索；
    
    图片来自于邓俊辉的《数据结构》第三版的243页。

KD-Tree的作用

• 进行点云去噪
  （1）根据点云数据生成k-d树，建立点云的拓扑关系；
  （2）查找任一点的的邻域；
  （3）计算该点与邻域内各点的距离取平均值；
  （4）判断该平均值是否超过阈值，若超过则判定该点为噪点，进行去除。

和KD-Tree相似的方法有哪些？以及他们的异同点