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Vecinos más cercanos

Encuentra vecinos más cercanos usando búsqueda exhaustiva o búsqueda d-treeK

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.Búsqueda de vecinos más cercanosk Las métricas de distancia disponibles incluyen Euclidiano, Hamming y Mahalanobis, entre otros.

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

Funciones

expandir todo

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

Encontrar vecinos usando el objeto Searcher

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

Buscar vecinos usando datos de entrada

knnsearchBuscar vecinos más cercanos utilizando datos de entradak
rangesearchFind all neighbors within specified distance using input data

Temas

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.