功能:使用KD-Tree进行最邻近查找(欧氏距离L2查找)

格式:
[index ,d2] = KdtreeSearchNN(kd , x)
kd :为KD-Tree对象
x  :一个m*n的矩阵变量,每一行代表一个搜索对象

index:返回一个m*1矩阵变量,表示查找到的最近索引
d2   :返回一个m*1矩阵变量,表示查找到的最近距离

例子:
data = rand(10000,10000,3);//这里先假设一个数据集
kd =KdTreeCreate(data);//创建一个kdtree对象

x = rand(10000,2,3)//这里假设有2个搜索对象
x =
[ 2072.84438520337    1756.24986260955    8762.64204213519
  2068.75689424051    9627.59525497798    9844.09471500856 ]
  
  
[index,d2] =KdtreeSearchNN(kd,x)//回车得到如下结果,即第一组x点(2072.84438520337,1756.24986260955,8762.64204213519)离data最近的点在第4437行,其中它们的距离为54148.8935504198
index =
[ 4437.00000000000
  985.000000000000 ]
d2 =
[ 54148.8935504198
  42877.3288177426 ]