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Vecinos más próximos

Encuentre los vecinos más próximos mediante una búsqueda exhaustiva o una búsqueda en árbol Kd

Una búsqueda de los vecinos más próximos localiza los k vecinos más cercanos o a todos los vecinos que se encuentren en un radio especificado para consultar puntos de datos, en función de la métrica de distancia especificada. Las métricas de distancia disponibles son la euclidiana, la de Hamming y la de Mahalanobis, entre otras.

Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece dos formas de encontrar los vecinos más próximos. Puede crear un objeto de búsqueda con un conjunto de datos de entrenamiento y pasar el objeto y conjuntos de datos de consulta a las funciones del objeto (knnsearch y rangesearch). También puede utilizar las funciones knnsearch y rangesearch, que toman directamente un conjunto de datos de entrenamiento y un conjunto de datos de consulta. La creación de un objeto de búsqueda es preferible cuando se dispone de varios conjuntos de datos de consulta, puesto que el objeto de búsqueda almacena información común a los conjuntos de datos. Por ejemplo, un objeto KDTreeSearcher almacena un árbol Kd.

Funciones

expandir todo

ExhaustiveSearcherCreate exhaustive nearest neighbor searcher
KDTreeSearcherCreate Kd-tree nearest neighbor searcher
creatensCreate nearest neighbor searcher object

Encontrar vecinos mediante un objeto de búsqueda

knnsearchFind k-nearest neighbors using searcher object
rangesearchFind all neighbors within specified distance using searcher object

Encontrar vecinos mediante datos de entrada

knnsearchFind k-nearest neighbors using input data
rangesearchFind all neighbors within specified distance using input data

Temas

Classification Using Nearest Neighbors

Categorize data points based on their distance to points in a training data set, using a variety of distance metrics.