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FeatureNearest[{elem1,elem2,…},x]

给出在算出的特征空间中，x 为其最近元素的 elemi 列表.

FeatureNearest[{elem1v1,elem2v2,…},x]

给出与 x 为其最近元素的 elemi 对应的 vi.

FeatureNearest[{elem1,elem2,…}{v1,v2,…},x]

给出同样结果.

FeatureNearest[{elem1,elem2,…}prop,x]

给出 x 为其最近元素的 elemi 的属性 prop.

FeatureNearest[data,{x1,x2,…}]

实际上给出 {FeatureNearest[data,x1],FeatureNearest[data,x2],…}.

FeatureNearest[data,x,n]

给出离 x 最近的 n 个 elemi.

FeatureNearest[data]

生成 NearestFunction[…]，可以重复用于不同的 x.

更多信息和选项
Details and Options Details and Options
范例  
基本范例  
范围  
选项  
DistanceFunction  
FeatureExtractor  
FeatureTypes  
Method  
应用  
参见
相关指南
历史
按以下格式引用：

FeatureNearest

FeatureNearest[{elem1,elem2,…},x]

给出在算出的特征空间中，x 为其最近元素的 elemi 列表.

FeatureNearest[{elem1v1,elem2v2,…},x]

给出与 x 为其最近元素的 elemi 对应的 vi.

FeatureNearest[{elem1,elem2,…}{v1,v2,…},x]

给出同样结果.

FeatureNearest[{elem1,elem2,…}prop,x]

给出 x 为其最近元素的 elemi 的属性 prop.

FeatureNearest[data,{x1,x2,…}]

实际上给出 {FeatureNearest[data,x1],FeatureNearest[data,x2],…}.

FeatureNearest[data,x,n]

给出离 x 最近的 n 个 elemi.

FeatureNearest[data]

生成 NearestFunction[…]，可以重复用于不同的 x.

更多信息和选项

  • FeatureNearest 在自动计算的特征空间中求包括文本、图像、声音和数值数据在内的多种数据类型最近的元素.
  • FeatureNearest 可被用于许多不同类型的数据，包括数值、文字、声音、图像，以及上述类型的组合.
  • 每个 elemi 可以是单个数据元素、数据元素列表、数据元素关联或 Dataset 对象. 在 FeatureNearest[data,…] 中，data 可以是 Dataset 对象.
  • 在 FeatureNearest[{elem1,elem2,…}prop,…] 中，prop 的可能形式包括：
  • "Element"找到的最近的 elemi
    "Index"找到的最近的 elemi 的索引 i
    "Distance"到最近的 elemi 的距离
    {prop1,prop2,…}多种形式的列表
    All给出元素、索引和距离的关联
  • 当返回几个元素时，先给出最近的一个.
  • FeatureNearest 通常等价于在由 FeatureExtract 生成的空间中使用 Nearest.
  • 可以给出下列选项:
  • DistanceFunction Automatic要使用的距离度量
    FeatureExtractor Identity怎样提取特征
    FeatureTypes Automatic假设的输入数据的特征类型
    Method Automatic要使用的方法
    RandomSeeding1234应该在内部对伪随机数生成器进行什么样的初始化
  • RandomSeeding 的可能设置包括：
  • Automatic每次函数调用时自动重新播种
    Inherited使用外部播种的随机数字
    seed用明确给定的整数或字符串作为种子
  • Method 的可能设置包括 "Octree"、"KDtree" 和 "Scan".

范例

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基本范例  (1)

用 FeatureNearest 产生最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{{1.4, "A"}, {1.5, "A"}, {2.3, "B"}, {5.4, "B"}}]

给出数据集中距新的实例最近的实例：

Wolfram Language code: nf[{1.7, "A"}]

在一步中完成上述操作：

Wolfram Language code: FeatureNearest[{{1.4, "A"}, {1.5, "A"}, {2.3, "B"}, {5.4, "B"}}, {1.7, "A"}]

范围  (5)

在文字列表上生成最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{"the cat is grey", "my cat is fast", "this dog is scary" , "the big dog"}]

找出距新实例最近的文字：

Wolfram Language code: nf[{"what a cat", "this is not a dog"}]

在 DateObject 列表上训练最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{DateObject[{2014, 5, 5}, TimeObject[{9, 53, 6.30158}]], DateObject[{2000, 1, 1}, TimeObject[{0, 0, 0.}]], DateObject[{2006, 12}], DateObject[{2007, 8, 23}, CalendarType -> "Gregorian"], DateObject[{2016, 4, 4}, TimeObject[{15, 59, 18.2738}, TimeZone -> -4.], TimeZone -> -4.]}]

找出距新的 DateObject 最近的两个元素：

Wolfram Language code: nf[DateObject[{2003, 1, 2}], 2]

也可以给出字符串日期：

Wolfram Language code: nf["2nd of January 2003", 2]

在混合类型数据集上训练最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{{"the cat is grey", [image]}, {"my cat is fast", [image]}, {"this dog is scary", [image]}, {"the big dog", [image]}}]

找出距新实例最近的元素：

Wolfram Language code: nf[{"the cat cat", [image]}]

利用输出属性 All 训练最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{[image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image]} -> All]

获取新实例的六个最近的元素，同时给出位置索引和距离：

Wolfram Language code: Dataset[nf[[image], 6]]

查找前三张与参考图像语义上最接近的图像：

Wolfram Language code: FeatureNearest[{[image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image]}, [image], 3]

选项  (4)

DistanceFunction  (1)

用距离函数 EditDistance 在文字列表上生成最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{"the cat is grey", "my cat is fast", "this dog is scary" , "the big dog"}, DistanceFunction -> EditDistance]

找出距新实例最近的文字：

Wolfram Language code: nf[{"what a cat", "this is not a dog"}]

在距离函数被指定的情况下，Nearest 和 FeatureNearest 相互等价：

Wolfram Language code: nf2 = Nearest[{"the cat is grey", "my cat is fast", "this dog is scary" , "the big dog"}, DistanceFunction -> EditDistance]
Wolfram Language code: nf2[{"what a cat", "this is not a dog"}]

FeatureExtractor  (1)

用 FeatureExtractor 训练最近函数，以便对数据进行预处理：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{DateObject[{2014, 5, 5}, TimeObject[{9, 53, 6.30158}]], DateObject[{2000, 1, 1}, TimeObject[{0, 0, 0.}]], DateObject[{2006, 12}], DateObject[{2007, 8, 23}, CalendarType -> "Gregorian"], DateObject[{2016, 4, 4}, TimeObject[{15, 59, 18.2738}, TimeZone -> -4.], TimeZone -> -4.]}, FeatureExtractor -> AbsoluteTime]

对新实例应用最近函数：

Wolfram Language code: nf[DateObject[{2003, 1, 2}], 2]

FeatureTypes  (1)

用 FeatureTypes 训练最近函数来指定 "gender" 是一个名义变量：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[{ <|"age" -> 32, "gender" -> 1|>, <|"age" -> 41, "gender" -> 2|>, <|"age" -> 17, "gender" -> 2|>, <|"age" -> 11, "gender" -> 1|>}, FeatureTypes -> <|"gender" -> "Nominal"|> ]

对新实例应用最近函数：

Wolfram Language code: nf[<|"age" -> 20, "gender" -> 1|>]

Method  (1)

训练一个最近函数，指定在特征空间中使用 "KDTree" 检索方法：

Wolfram Language code: FeatureNearest[{{1.4, 1.4, 5.4, 5.2}, {1.5, 1.5, 6.4, 5.2}, {1.2, 1.2, 6.2, 5.2}, {1.6, 1.6, 4.3, 5.2}}, Method -> "KDTree" ]

应用  (2)

构建狗的图像的数据集：

Wolfram Language code: dataset = {[image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image], [image]};

用 FeatureNearest 来训练最近函数：

Wolfram Language code: nf = FeatureNearest[dataset]

对不属于数据集的图像使用该函数：

Wolfram Language code: nf[{[image], [image], [image]}]

载入《爱丽丝梦游仙境》的文字：

Wolfram Language code: alice = ExampleData[{"Text", "AliceInWonderland"}];

把文字分成句子：

Wolfram Language code: sentences = TextSentences[alice];

在这些句子上训练最近函数：

Wolfram Language code: nearestalice = FeatureNearest[sentences]

对几个查询使用该函数：

Wolfram Language code: nearestalice["Alice and the Rabbit"]
Wolfram Language code: nearestalice["Alice and the Queen"]
Wolfram Language code: nearestalice["Off her head"]
Wolfram Language code: nearestalice["The Hatter"]
Wolfram Research (2017)，FeatureNearest，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureNearest.html （更新于 2017 年）.

文本

Wolfram Research (2017)，FeatureNearest，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureNearest.html （更新于 2017 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2017. "FeatureNearest." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureNearest.html.

APA

Wolfram 语言. (2017). FeatureNearest. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureNearest.html 年

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_featurenearest, author="Wolfram Research", title="{FeatureNearest}", year="2017", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureNearest.html}", note=[Accessed: 15-September-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_featurenearest, organization={Wolfram Research}, title={FeatureNearest}, year={2017}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/FeatureNearest.html}, note=[Accessed: 15-September-2026]}