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Vecinos más cercanos

vecinos más cercanos clasificación utilizando-árbol de búsquedakKd

Para entrenar a un modelo de vecinos más cercanos, utilice la aplicación.kEl alumno de clasificación Para una mayor flexibilidad, entrenar a los vecinos más cercanos modelo utilizando en la interfaz de línea de comandos.kfitcknn Después de entrenar, predecir etiquetas o estimar las probabilidades posteriores pasando el modelo y los Datos predictores a.predict

Aplicaciones

El alumno de clasificaciónEntrenar modelos para clasificar los datos mediante el aprendizaje automático supervisado

Funciones

expandir todo

fitcknnAjuste-clasificador de vecino más cercanok
ExhaustiveSearcherCrear buscador de vecino más cercano exhaustivo
KDTreeSearcherCree el buscador de vecino más cercano de d-TreeK
creatensCrear objeto buscador vecino más cercano
crossvalEl clasificador de vecino más cercano con validación cruzadak
kfoldEdgeMargen de clasificación para observaciones no utilizadas para la formación
kfoldLossPérdida de clasificación para observaciones no utilizadas para la formación
kfoldfunFunción de validación cruzada
kfoldMarginMárgenes de clasificación para observaciones no utilizadas para la formación
kfoldPredictPredecir la respuesta para observaciones no utilizadas para el entrenamiento
lossPérdida del clasificador de vecino más cercanok
resubLossLa pérdida del clasificador de vecino más cercano mediante la representaciónk
compareHoldoutCompare las precisiones de dos modelos de clasificación utilizando nuevos datos
edgeBorde del clasificador de vecino más cercanok
marginMargen del clasificador de vecino más cercanok
resubEdgeBorde del clasificador de vecino más cercano mediante la representaciónk
resubMarginMargen del clasificador de vecino más cercano mediante el reenvíok
predictPredecir etiquetas utilizando el modelo de clasificación de vecino más cercanok
resubPredictPredecir las etiquetas de reenvío del clasificador de vecino más cercanok
pdistLa distancia en parejas entre pares de observaciones
pdist2La distancia en parejas entre dos conjuntos de observaciones

Objetos

expandir todo

ClassificationKNN-clasificación de vecino más cercanok
ClassificationPartitionedModelModelo de clasificación de validación cruzada

Temas

Entrenar clasificadores de vecinos más cercanos mediante la aplicación de clasificación aprendiz

Cree y compare los clasificadores de vecino más cercanos y exporte modelos entrenados para realizar predicciones para nuevos datos.

Visualice las superficies de decisión de diferentes clasificadores

Este ejemplo muestra cómo visualizar la superficie de decisión para diferentes algoritmos de clasificación.

Flujo de trabajo de aprendizaje supervisado y algoritmos

Comprenda los pasos para el aprendizaje supervisado y las características de las funciones de clasificación y regresión no paramétricas.

Clasificación utilizando vecinos más cercanos

Categorice los puntos de datos en función de su distancia a los puntos de un conjunto de datos de entrenamiento, utilizando una variedad de métricas de distancia.

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