Un Búsqueda vecina más cercana localiza a los vecinos más cercanos a ko a todos los vecinos dentro de una distancia especificada para consultar los puntos de datos, basándose en la métrica de distancia especificada. Las métricas disponibles de la distancia incluyen euclidiana, Hamming, y Mahalanobis, entre otros.

Statistics and Machine Learning Toolbox™ ofrece dos maneras de encontrar vecinos más cercanos. Puede crear un objeto de búsqueda con un conjunto de datos de capacitación y pasar los conjuntos de datos de objeto y consulta a las funciones del objeto (knnsearch y rangesearch). O, puede utilizar las funciones knnsearch y rangesearch, que toman tanto un conjunto de datos de formación como un conjunto de datos de consulta directamente. La creación de un objeto de búsqueda es preferible cuando se tienen varios conjuntos de datos de consulta porque el objeto buscador almacena información común en los conjuntos de datos. Por ejemplo, un objeto KDTreeSearcher almacena un árbol d de K.