“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，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，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，タセットとクエリデ，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。