문서 도움말 센터문서

이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.

최근접이웃

Kd-트리 탐색을 사용한 k 최근접이웃 분류

k-최근접이웃 모델을 훈련시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcknn을 사용하여 k-최근접이웃 모델을 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다. 훈련 후에는 모델과 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 레이블을 예측하거나 사후 확률을 추정합니다.

앱

분류 학습기

머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

함수

최근접이웃 모델 만들기

fitcknn k-최근접이웃 분류기 피팅

최근접이웃 탐색기 만들기

`ExhaustiveSearcher`	Create exhaustive nearest neighbor searcher
`KDTreeSearcher`	Create Kd-tree nearest neighbor searcher
`createns`	Create nearest neighbor searcher object

교차 검증하기

`crossval`
`kfoldEdge`	Classification edge for cross-validated classification model
`kfoldLoss`	Classification loss for cross-validated classification model
`kfoldfun`	Cross-validate function for classification
`kfoldMargin`	Classification margins for cross-validated classification model
`kfoldPredict`	Classify observations in cross-validated classification model

성능 측정하기

`loss`	Loss of k-nearest neighbor classifier
`resubLoss`
`compareHoldout`	Compare accuracies of two classification models using new data
`edge`	Edge of k-nearest neighbor classifier
`margin`	Margin of k-nearest neighbor classifier
`partialDependence`	Compute partial dependence
`plotPartialDependence`	Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
`resubEdge`
`resubMargin`

관측값 분류하기

`predict`	Predict labels using k-nearest neighbor classification model
`resubPredict`

관련 함수

`pdist`	관측값 쌍 간의 쌍별(Pairwise) 거리
`pdist2`	두 관측값 세트 간의 쌍별(Pairwise) 거리

객체

최근접이웃 분류 모델

`ClassificationKNN`	k-최근접이웃 분류
`ClassificationPartitionedModel`	Cross-validated classification model

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.

Visualize Decision Surfaces of Different Classifiers

This example shows how to visualize the decision surface for different classification algorithms.

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)

Statistics and Machine Learning Toolbox 문서

지원

Mastering Machine Learning: A Step-by-Step Guide with MATLAB

Mastering Machine Learning: A Step-by-Step Guide with MATLAB