最近傍

"最近傍探索" では、指定された距離計量に基づいて、クエリ データ点から指定距離以内にある k 個の最近傍またはすべての近傍を探索します。使用できる距離計量には、ユークリッド、ハミング、マハラノビスなどがあります。

Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、最近傍を探索する方法が 2 つ用意されています。学習データ セットを使用して探索モデル オブジェクトを作成し、オブジェクトとクエリ データ セットをオブジェクト関数 (knnsearch および rangesearch) に渡すことができます。または、学習データ セットとクエリ データ セットの両方を直接受け入れる関数 knnsearch および rangesearch を使用できます。複数のクエリ データ セットがある場合は、各データ セットに共通する情報が探索モデル オブジェクトに格納されるので、探索モデル オブジェクトを作成する方が適切です。たとえば、KDTreeSearcher オブジェクトには Kd 木が格納されます。