최근접이웃

완전 탐색 또는 Kd-트리 탐색을 사용하여 최근접이웃 찾기

최근접이웃 탐색은 k-최근접이웃 또는 지정된 거리 측정법을 기반으로 쿼리 데이터 점까지의 지정된 거리 내에 있는 모든 이웃을 찾습니다. 사용 가능한 거리 측정법으로는 유클리드, 해밍, 마할라노비스가 있습니다.

Statistics and Machine Learning Toolbox™에서는 최근접이웃을 찾을 수 있는 두 가지 방법을 제공합니다. 훈련 데이터 세트로 searcher 객체를 만든 후 객체와 쿼리 데이터 세트를 객체 함수(knnsearch 및 rangesearch)로 전달할 수 있습니다. 또는 훈련 데이터 세트와 쿼리 데이터 세트 모두를 직접 받는 knnsearch 함수와 rangesearch 함수를 사용할 수도 있습니다. searcher 객체는 여러 데이터 세트에 공통적인 정보를 저장하므로 쿼리 데이터 세트가 여러 개 있는 경우 searcher 객체를 만드는 것이 좋습니다. 예를 들어, KDTreeSearcher 객체는 Kd-트리를 저장합니다.

함수

모두 확장

최근접이웃 Searcher 객체 만들기

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

최근접이웃 찾기

Searcher 객체를 사용하여 이웃 찾기

`knnsearch`	Find k-nearest neighbors using searcher object
`rangesearch`	Find all neighbors within specified distance using searcher object

입력 데이터를 사용하여 이웃 찾기

`knnsearch`	입력 데이터를 사용하여 k-최근접이웃 찾기
`rangesearch`	Find all neighbors within specified distance using input data

도움말 항목

최근접이웃을 사용한 분류
다양한 거리 측정법을 사용하여 훈련 데이터 세트에 포함된 점까지의 거리를 기준으로 데이터 점을 분류합니다.