主要内容

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最近傍

網羅的探索またはKd木探索を使用して最近傍を探索

“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。

统计和机器学习工具箱™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。

関数

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ExhaustiveSearcher 網羅的最近傍探索モデルの作成
KDTreeSearcher Kd木最近傍探索モデルを作成
createns 最近傍探索モデルオブジェクトの作成

探索モデルオブジェクトの使用による近傍の探索

knnsearch 探索モデルオブジェクトを使用してk最近傍を探索
rangesearch 探索モデルオブジェクトを使用して指定距離内の近傍をすべて探索

入力データの使用による近傍の探索

knnsearch 入力データを使用してk最近傍を探索
rangesearch 入力データを使用して指定距離内の近傍をすべて探索

トピック

最近傍点を使用した分類

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。