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.