查看数据集前6个观测
head(iris)
k近邻法
1.数据集分为训练集和测试集
index <- sample(1:nrow(iris),100)
iris.train <- iris[index,]
iris.test <- iris[-index,]
train <- iris.train[,-5]
test <- iris.test[,-5]
2.加载K近邻的class包
library(class)
3.利用KNN算法对测试集进行分类
result.KNN <- knn(train,test,cl=iris.train$Species)
4.生成结果集的混淆矩阵
table(result.KNN,iris.test$Species)
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本文标题：K近邻法的R语言简单实现(knn)
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/gsfbittx.html
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