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Vecinos más cercanos

Encuentra los vecinos más cercanos usando búsqueda exhaustiva o búsqueda en el árbol dK

A localiza los vecinos más cercanos o todos los vecinos dentro de una distancia especificada para consultar puntos de datos, en función de la métrica de distancia especificada.Nearest neighbor searchk Las métricas de distancia disponibles incluyen euclidiana, Hamming y Mahalanobis, entre otras.

ofrece dos maneras de encontrar los vecinos más cercanos.Statistics and Machine Learning Toolbox™ Puede crear un objeto buscador con un conjunto de datos de entrenamiento y pasar el objeto y los conjuntos de datos de consulta a las funciones del objeto (y).knnsearchrangesearch O puede usar las funciones y, que toman un conjunto de datos de entrenamiento y un conjunto de datos de consulta directamente.knnsearchrangesearch Es preferible crear un objeto buscador cuando tiene varios conjuntos de datos de consulta porque el objeto buscador almacena información común a los conjuntos de datos. Por ejemplo, un objeto almacena un árbol-d.KDTreeSearcherK

Funciones

expandir todo

ExhaustiveSearcherCrear buscador de vecino más cercano exhaustivo
KDTreeSearcherCree el buscador de vecino más cercano de d-TreeK
creatensCrear objeto buscador vecino más cercano

Encontrar vecinos utilizando el objeto Searcher

knnsearchBuscar-vecinos más cercanos mediante el objeto buscadork
rangesearchBuscar todos los vecinos dentro de la distancia especificada mediante el objeto buscador

Buscar vecinos utilizando datos de entrada

knnsearchBuscar: los vecinos más cercanos utilizan datos de entradak
rangesearchBuscar todos los vecinos dentro de la distancia especificada utilizando datos de entrada

Temas

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.