mdl = fitcknn(X, Y)
mdl = fitcknn(X, Y, Name, Value)
label = predict(mdl, Xnew)
[label, score, cost] = predict(mdl, Xnew)
fitcknn cree un objet ClassificationKNN a partir des predicteurs numeriques X et des etiquettes de classe Y.
Les arguments nom-valeur incluent NumNeighbors, Distance, DistanceWeight, Standardize, P, Scale et ClassNames. La prediction utilise la recherche native des plus proches voisins et retourne des scores de classe normalises.
X = [0 0; 0 1; 1 0; 5 5; 5 6; 6 5];
Y = [1; 1; 1; 2; 2; 2];
mdl = fitcknn(X, Y, 'NumNeighbors', 3);
[label, score] = predict(mdl, [0.2 0.1; 5.2 5.1])| Version | Description |
|---|---|
| 2.0.0 | version initiale |