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최근접이웃
k-최근접이웃 분류
k-최근접이웃 모델을 훈련시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcknn
을 사용하여 k-최근접이웃 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다. 훈련 후에는 모델과 예측 변수 데이터를 predict
에 전달하여 레이블을 예측하거나 사후 확률을 추정합니다.
앱
분류 학습기 | 머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기 |
블록
ClassificationKNN Predict | Classify observations using nearest neighbor classification model (R2022b 이후) |
함수
객체
도움말 항목
- Train Nearest Neighbor Classifiers Using Classification Learner App
Create and compare nearest neighbor classifiers, and export trained models to make predictions for new data.
- 다양한 분류기의 결정 곡면을 시각화하기
이 예제에서는 다양한 분류 알고리즘에 대한 결정 곡면을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
- 지도 학습 워크플로와 알고리즘
지도 학습의 단계와 비모수적 분류 및 회귀 함수의 특성을 알아봅니다.
- 최근접이웃을 사용한 분류
다양한 거리 측정법을 사용하여 훈련 데이터 세트에 포함된 점까지의 거리를 기준으로 데이터 점을 분류합니다.
관련 정보
- Speaker Identification Using Pitch and MFCC (Audio Toolbox)