Самые близкие соседи

k самая близкая классификация соседей с помощью Kd - поиск по дереву

Чтобы обучить k - самая близкая соседняя модель, используйте приложение Classification Learner. Для большей гибкости обучите k - самая близкая соседняя модель использование fitcknn в интерфейсе командной строки. После обучения предскажите метки или оцените апостериорные вероятности путем передачи модели и данных о предикторе к predict.

Приложения

Classification LearnerОбучите модели классифицировать данные с помощью машинного обучения с учителем

Функции

развернуть все

fitcknnПодходящий k - самый близкий соседний классификатор
ExhaustiveSearcherСоздайте исчерпывающего самого близкого соседнего искателя
KDTreeSearcherСоздайте d-дерево K самый близкий соседний искатель
creatensСоздайте самый близкий соседний объект искателя
limeЛокальные поддающиеся толкованию объяснения модели агностические (LIME)
partialDependenceВычислите частичную зависимость
plotPartialDependenceСоздайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP)
shapleyШепли оценивает
crossvalПерекрестный подтвердите модель машинного обучения
kfoldEdgeРебро классификации для перекрестной подтвержденной модели классификации
kfoldLossПотеря классификации для перекрестной подтвержденной модели классификации
kfoldfunПерекрестный подтвердите функцию для классификации
kfoldMarginПоля классификации для перекрестной подтвержденной модели классификации
kfoldPredictКлассифицируйте наблюдения на перекрестную подтвержденную модель классификации
lossПотеря k - самый близкий соседний классификатор
resubLossПотеря классификации перезамены
compareHoldoutСравните точность двух моделей классификации с помощью новых данных
edgeРебро k - самый близкий соседний классификатор
marginПоле k - самый близкий соседний классификатор
resubEdgeРебро классификации перезамены
resubMarginПоле классификации перезамены
testckfoldСравните точность двух моделей классификации повторной перекрестной проверкой
predictПредскажите метки с помощью k - самая близкая соседняя модель классификации
resubPredictКлассифицируйте обучающие данные с помощью обученного классификатора
gatherСоберите свойства модели машинного обучения от графического процессора
pdistПопарное расстояние между парами наблюдений
pdist2Попарное расстояние между двумя наборами наблюдений

Объекты

развернуть все

ClassificationKNNk- соседняя классификация
ClassificationPartitionedModelПерекрестная подтвержденная модель классификации

Темы

Обучите самые близкие соседние классификаторы Используя приложение Classification Learner

Создайте и сравните самые близкие соседние классификаторы и экспортируйте обученные модели, чтобы сделать предсказания для новых данных.

Визуализируйте поверхности решения различных классификаторов

В этом примере показано, как визуализировать поверхность решения для различных алгоритмов классификации.

Контролируемое изучение рабочего процесса и алгоритмов

Изучите шаги для контролируемого изучения и характеристик непараметрической классификации и функций регрессии.

Классификация Используя самых близких соседей

Категоризируйте точки данных на основе их расстояния до точек в обучающем наборе данных, с помощью множества метрик расстояния.

Сопутствующая информация

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте