R knn1 1-最近邻分类

说明

训练集中测试集的最近邻分类。对于测试集的每一行，找到最近的(按欧几里得距离)训练集向量，并使用其分类。如果有多个最接近的，则采用多数票，并随机打破平局。

用法

knn1(train, test, cl)

参数

train	训练集案例的矩阵或 DataFrame 。
test	测试集案例的矩阵或 DataFrame 。对于单个情况，向量将被解释为行向量。
cl	训练集真实分类的因子。

值

测试集的分类因子。

例子

train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3])
test <- rbind(iris3[26:50,,1], iris3[26:50,,2], iris3[26:50,,3])
cl <- factor(c(rep("s",25), rep("c",25), rep("v",25)))
knn1(train, test, cl)

参考

Ripley, B. D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.

也可以看看

knn