Самый близкий соседний поиск определяет местоположение k - ближайших соседей или всех соседей на заданном расстоянии, чтобы запросить точки данных, на основе заданной метрики расстояния. Доступные метрики расстояния включают Евклидов, Хэмминг и Мэхаланобис, среди других.

Statistics and Machine Learning Toolbox™ предлагает два способа найти самых близких соседей. Можно создать объект искателя с обучающим набором данных, и передать объект и запросить наборы данных к объектным функциям (knnsearch и rangesearch). Или, можно использовать knnsearch и rangesearch функции, которые берут и обучающий набор данных и набор данных запроса непосредственно. Создание объекта искателя предпочтительно, когда у вас есть несколько наборов данных запроса потому что информация об объектно-ориентированной памяти искателя, характерная для наборов данных. Например, KDTreeSearcher объектно-ориентированная память Kd-дерево.