Vecinos más cercanos

clasificación de vecinos más cercanos usando -tree searchkKd

Para entrenar un modelo de vecinos más cercanos, use la aplicación.kAprendiz de Clasificación Para una mayor flexibilidad, entrene un modelo de vecinos más cercanos mediante la interfaz de línea de comandos.kfitcknn Después del entrenamiento, prediga etiquetas o calcule las probabilidades posteriores pasando los datos del modelo y del predictor a .predict

Apps

	Capacitar modelos para clasificar datos mediante aprendizaje automático supervisado
Aprendiz de Clasificación	Capacitar modelos para clasificar datos mediante aprendizaje automático supervisado

Funciones

expandir todo

Crear el modelo de vecino más cercano

fitcknn Clasificador de vecinos más cercanok

Crear buscador de vecinos más cercano

`ExhaustiveSearcher`	Create exhaustive nearest neighbor searcher
`KDTreeSearcher`	Create Kd-tree nearest neighbor searcher
`createns`	Create nearest neighbor searcher object

Validación cruzada

`crossval`
`kfoldEdge`	Classification edge for cross-validated classification model
`kfoldLoss`	Classification loss for cross-validated classification model
`kfoldfun`	Cross-validate function for classification
`kfoldMargin`	Classification margins for cross-validated classification model
`kfoldPredict`	Classify observations in cross-validated classification model

Medir el rendimiento

`loss`	Loss of k-nearest neighbor classifier
`resubLoss`
`compareHoldout`	Compare accuracies of two classification models using new data
`edge`	Edge of k-nearest neighbor classifier
`margin`	Margin of k-nearest neighbor classifier
`resubEdge`
`resubMargin`

Clasificar observaciones

`predict`	Predict labels using k-nearest neighbor classification model
`resubPredict`

Funciones relacionadas

`pdist`	Distancia por pares entre pares de observaciones
`pdist2`	Distancia por pares entre dos conjuntos de observaciones

Objetos

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Modelos de Clasificación de Vecinos más Cercanos

`ClassificationKNN`	-Clasificación de vecinos más cercanosk
`ClassificationPartitionedModel`	Cross-validated classification model

Temas

Train Nearest Neighbor Classifiers Using Classification Learner App

Create and compare nearest neighbor classifiers, and export trained models to make predictions for new data.

Visualize Decision Surfaces of Different Classifiers

This example shows how to visualize the decision surface for different classification algorithms.

Flujo de trabajo y algoritmos de aprendizaje supervisados

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

Clasificación con los vecinos más cercanos

Clasificar 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.