"最近傍探索" では、指定された距離計量に基づいて、クエリ データ点から指定距離以内にあるk個の最近傍またはすべての近傍を探索します。使用できる距離計量には、ユークリッド、ハミング、マハラノビスなどがあります。

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、最近傍を探索する方法が 2 つ用意されています。学習データセットを使用して探索モデル オブジェクトを作成し、オブジェクトとクエリ データセットをオブジェクト関数 (knnsearchおよびrangesearch) に渡すことができます。または、学習データセットとクエリ データセットの両方を直接受け入れる関数knnsearchおよびrangesearchを使用できます。複数のクエリ データセットがある場合は、各データセットに共通する情報が探索モデル オブジェクトに格納されるので、探索モデル オブジェクトを作成する方が適切です。たとえば、KDTreeSearcherオブジェクトにはKd 木が格納されます。