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

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

最近傍分類モデルを使用した観測値の分類 (R2022b 以降)

fitcknn k 最近傍分類器の近似

`ExhaustiveSearcher`	網羅的最近傍探索モデルの作成
`KDTreeSearcher`	Kd 木最近傍探索モデルを作成
`hnswSearcher`	Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) approximate nearest neighbor search (R2024a 以降)
`createns`	最近傍探索モデルオブジェクトの作成

`lime`	Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) (R2020b 以降)
`partialDependence`	部分依存の計算 (R2020b 以降)
`permutationImportance`	Predictor importance by permutation (R2024a 以降)
`plotPartialDependence`	部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
`shapley`	シャープレイ値 (R2021a 以降)

`predict`	k 最近傍分類モデルの使用によるラベルの予測
`resubPredict`	学習済み分類器を使用した学習データの分類

gather GPU からの Statistics and Machine Learning Toolbox オブジェクトのプロパティの収集 (R2020b 以降)

`pdist`	観測値ペア間のペアワイズ距離
`pdist2`	観測値の 2 つの集合間のペアワイズ距離

`ClassificationKNN`	k 最近傍分類
`ClassificationPartitionedModel`	Cross-validated classification model