构造kd树

实现k近邻法时，主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速的k近邻搜索，这点在特征空间的维数大及训练数据容量大时尤其重要。
构造kd树
构造根节点，使根节点对应于k维空间中包含所有实例点的超矩形区域：通过下面的递归方法，不断地对k维空间进行切分，生成子节点。在超矩形区域上选择一个坐标轴和在此坐标轴上的一个切分点，确定一个超平面，这个超平面通过选定的且分店并且垂直于选定的坐标轴，将当前超矩阵区域切分为左右两个子区域；这时，实例被分到两个子区域。这个过程知道子区域内没有实例时终止。在此过程中，将实例保存在相应的节点上。