使用R语言实现K近邻分类算法
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基于iris数据集，对Petal.Length与Petal.Width这两个属性的分类效能进行检验。相关实现代码如下：
with(iris, plot(Petal.Length, Petal.Width, col=as.integer(Species)))
text(2.2, 0.3, "setosa")
text(3.0, 1.3, "versicolor")
text(6.5, 1.7, "virginica")从下述结果中可以明显观察到，Petal.Length与Petal.Width这两个特征在分类任务中展现出较强的区分能力。
运用kknn函数实现模型的训练及预测过程 ，相关代码示例如下：
library(kknn)
data(iris)
m <- dim(iris)[1] #获取数据集记录条数
val <- sample(1:m, size =round(m/3), replace = FALSE, prob= rep(1/m, m)) #抽样，选取三全部评论 (0)
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