Підсумовуючи, KD-Trees є потужною структурою даних, яка забезпечує ефективність
у великих просторах, роблячи їх цінний у широкому діапазоні програм машинного навчання.
Перегонка знань — це техніка машинного навчання, мета якої — перенести знання великої попередньо підготовленої моделі, «моделі вчителя», до меншої «моделі учня». Він використовується в глибокому навчанні як форма стиснення моделі та передачі знань, зокрема для масивних глибоких нейронних мереж.
K-D Tree — це бінарне дерево, у якому кожен вузол представляє k-вимірну точку. Кожен нелистовий вузол у дереві діє як гіперплощина, що розділяє простір на дві частини. Ця гіперплощина перпендикулярна до вибраної осі, яка пов’язана з одним із K-вимірів.
В інформатиці k-d дерево (скорочення від k-dimensional tree) — це структура даних із просторовим розділенням для організація точок у k-вимірному просторі. K-вимірним є те, що стосується рівно k ортогональних осей або простору будь-якої кількості вимірів.
Дерево K-d схоже на R-дерево, але замість того, щоб сортувати точки в кількох прямокутниках на кожному рівні дерева, ми сортуємо їх на дві половини (навколо середньої точки) — ліворуч і праворуч, або зверху і знизу, чергуючи x і y розділити на кожному рівні.
KD-дерево є бінарне дерево, що означає, що кожен вузол у дереві має не більше двох дочірніх елементів. Він працює шляхом рекурсивного поділу точок даних за різними вимірами, створюючи ієрархічну структуру, яка забезпечує ефективний пошук і отримання.