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최근접이웃

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.

분류 학습기머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

함수

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fitcknnk-최근접이웃 분류기 피팅
ExhaustiveSearcherCreate exhaustive nearest neighbor searcher
KDTreeSearcherCreate Kd-tree nearest neighbor searcher
creatensCreate nearest neighbor searcher object
limeLocal interpretable model-agnostic explanations (LIME)
partialDependenceCompute partial dependence
plotPartialDependenceCreate partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
shapleyShapley values
crossvalCross-validate machine learning model
kfoldEdgeClassification edge for cross-validated classification model
kfoldLossClassification loss for cross-validated classification model
kfoldfunCross-validate function for classification
kfoldMarginClassification margins for cross-validated classification model
kfoldPredictClassify observations in cross-validated classification model
lossLoss of k-nearest neighbor classifier
resubLossResubstitution classification loss
compareHoldoutCompare accuracies of two classification models using new data
edgeEdge of k-nearest neighbor classifier
marginMargin of k-nearest neighbor classifier
resubEdgeResubstitution classification edge
resubMarginResubstitution classification margin
testckfoldCompare accuracies of two classification models by repeated cross-validation
predictPredict labels using k-nearest neighbor classification model
resubPredictClassify training data using trained classifier
gatherGather properties of Statistics and Machine Learning Toolbox object from GPU
pdist관측값 쌍 간의 쌍별(Pairwise) 거리
pdist2두 관측값 세트 간의 쌍별(Pairwise) 거리

객체

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ClassificationKNNk-최근접이웃 분류
ClassificationPartitionedModelCross-validated classification model

도움말 항목

관련 정보