参考文献

[1]Cover T, Hart P. Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, 1967, 13（1）：21–27.

[2]Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The elements of statistical learning：data mining, inference, and prediction, 2001.（中译本：统计学习基础——数据挖掘、推理与预测．范明，柴玉梅，昝红英等译．北京：电子工业出版社，2004．）

[3]Friedman J. Flexible metric nearest neighbor classification. Technical Report, 1994.

[4]Weinberger K Q, Blitzer J, Saul L K. Distance metric learning for large margin nearest neighbor classification. In: Proceedings of the NIPS. 2005.

[5]Samet H. The design and analysis of spatial data structures. Reading, MA：Addison-Wesley, 1990.

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[1] kd 树是存储 k 维空间数据的树结构，这里的 k 与 k 近邻法的 k 意义不同，为了与习惯一致，本书仍用 kd 树的名称。

[2] x ⁽¹⁾ =6是中位数，但 x ⁽¹⁾ =6上没有数据点，故选 x ⁽¹⁾ =7。 xTn3qrKP8EWxN5DcQRiKWKx6WFU/WsgDqsBAl2X8o5bgc8flD79al+Slp23kQprB