R分类算法-KNN算法

监督学习（Supervised Learning）： 从给定标注的训练集中学习出一个函数，根据这个函数为新数据进行标注。 无监督学习(Unsupervised Learning)： 从给定无标注的训练集中学习出一个函数，根据这个函数为所有数据标注。 分类(Classification)： 分类算法通过对已知类别训练数据集的分析，从中发现分类规则，以此预测 新数据的类别，分类算法属于监督学习的类型。

KNN算法（K Nearest Neighbors）

K近邻节点算法 KNN算法从训练集中找到和新数据最接近的K条记录，然后根据他们的主要分类 来决定新数据的类别。 训练集（Train Set）： 训练集，是用来训练模型或确定模型参数的数据。 测试集(Test Set)： 测试集，是用来验证模型的准确性的数据。 交叉验证(Cross Validation)： 一般我们使用70%的数据，作为训练集，剩下30%作为测试集，测试集的测试 结果使用交叉表的形式表示，因此该方法称为交叉验证。

抽样方法 sample(x,size,replace=FALSE) x 待抽样的样本 size 抽样的数量 replace 是否可放回抽样，默认为FALSE

knn 在”class”包中 install.packages(“class”) knn(train,test,cl,k=1)

• train 训练数据
• test 测试数据
• cl 训练数据的正确结果
• k KNN中的K值，默认值为1

模型调优，调整K值

代码实现：

#install.packages("class");
library(class)

#https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set
#https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%89%E5%BE%B7%E6%A3%AE%E9%B8%A2%E5%B0%BE%E8%8A%B1%E5%8D%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86

total <- nrow(iris);
index <-sample(1:total, total*0.7)

iris.train <- iris[index, ]
iris.test <- iris[-index, ]

result.KNN <-knn(
  train=subset(iris.train, select=-Species), 
  test=subset(iris.test,select=-Species), 
  cl=iris.train$Species, k=3
)

table(iris.test$Species, result.KNN)
result.KNN
             setosa versicolor virginica
  setosa         15          0         0
  versicolor      0         14         1
  virginica       0          1        14

可以通过调整K值，来进行模型的调优。