最近傍
k 最近傍分類
k 最近傍モデルに学習させるには、分類学習器アプリを使用します。柔軟性を向上させるためには、コマンド ライン インターフェイスで fitcknn
を使用して k 最近傍モデルに学習させます。学習後に、モデルと予測子データを predict
に渡してラベルを予測するか事後確率を推定します。
アプリ
分類学習器 | 教師あり機械学習を使用して、データを分類するようにモデルを学習させる |
ブロック
ClassificationKNN Predict | 最近傍分類モデルを使用した観測値の分類 (R2022b 以降) |
関数
オブジェクト
トピック
- 分類学習器を使用した最近傍分類器の学習
最近傍分類器を作成および比較し、新しいデータについて予測を行うため学習済みモデルをエクスポートします。
- 各種分類器の決定面の可視化
この例では、各種の分類アルゴリズムについて決定面を可視化する方法を示します。
- 教師あり学習のワークフローとアルゴリズム
教師あり学習の手順とノンパラメトリック分類および回帰関数の特性を理解します。
- 最近傍点を使用した分類
さまざまな距離計量を使用して、学習データセット内の点への距離に基づいてデータ点を分類します。
関連情報
- Speaker Identification Using Pitch and MFCC (Audio Toolbox)