主要内容
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最近傍
Kd木探索を使用するk最近傍分類
k最近傍モデルに学習をさせるには,分類学習器アプリを使用します。柔軟性を向上させるためには,コマンドラインインターフェイスでfitcknnを使用してk最近傍モデルに学習させます。学習後に,モデルと予測子データを预测に渡してラベルを予測するか事後確率を推定します。
アプリ
| 分類学習器 | 教師あり機械学習を使用して,データを分類するようにモデルを学習させる |
関数
オブジェクト
トピック
最近傍分類器を作成および比較し,新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。
この例では,各種の分類アルゴリズムについて決定面を可視化する方法を示します。
教師あり学習の手順とノンパラメトリック分類および回帰関数の特性を理解します。
さまざまな距離計量を使用して,学習データセット内の点への距離に基づいてデータ点を分類します。
関連情報
使用音高和MFCC识别说话人(音频工具箱)
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