8. 测试元组集测试完毕后计算误差率,继续设定不同的K值重新进行训练,最后取误差率最小的K值。 R语言实现过程: R语言中进行K近邻算法分析的函数包有class包中的knn函数、caret包中的train函数和kknn包中的kknn函数 knn(train, test, cl, k = 1, l = 0, prob = FALSE, use.all = TRUE) 参数含义: tra...
不过R语言的步骤虽多,但每一步都非常严谨清晰。顺便多说一句,相对Stata的命令式建模R才是真正的“编程”,所以说学习和使用R和Python等可以让一个人的思维变得清晰严谨是有一定道理的。 (2)建模方法对比:这一点Stata完全不能和R比。Stata 到了2019年的16版本依然没有提供KNN的回归算法命令,但R已经有多个KNN的分...
这里我们用R语言“class”包里的knn()函数来进行KNN分类 knn(train, test, cl, k = 1, …) 这里train和test指的是训练集和测试集中predictors(就是用来做预测的变量)生成的矩阵或dataframe,cl为训练集对应的分类结果,k为所选取的邻居数量 我们这里用两个数据集来演示一下如何用R来做KNN分类 Example 1: Bre...
一、R语言KKNN公式说明: kknn(formula = formula(train), train, test, na.action = na.omit(), k = 7, distance = 2, kernel = "optimal", ykernel = NULL, scale=TRUE, contrasts = c('unordered' = "contr.dummy", ordered = "contr.ordinal")) 参数: formula A formula object. train Matr...
R语言如何进行K-近邻算法(kNN) 想象一下,你刚搬到一个新社区,想要装修你的新家。在决定装修风格时,你可能会选择参考邻居们的房子。如果大多数邻居家都是现代风格,你可能会倾向于选择类似的设计。这就是K-近邻算法(k-nearest neighbor classification, kNN)的精髓所在——它通过观察周围的“邻居”来做出决策。
本文主要介绍如何使用R语言实现K最近邻算法。 本文目录: 算法简介 准备数据 class包 建立模型 模型评价 超参数调优 kknn包 建立模型 模型评价 超参数调优 算法简介 K最近邻(K-Nearest-Neighbor,KNN)是一种非线性的分类算法,KNN处理分类问题的方法是:找K个距离待预测样本最近的点,然后根据这几个点的类别来确定新...
在R语言中实现KNN算法 在R语言中,我们可以使用class包中的knn()函数来实现KNN算法。该函数的基本语法如下: ```r knn(train, test, cl, k) 1. 2. 其中,`train`为训练数据集,`test`为测试数据集,`cl`为训练数据集的类别标签,`k`为K的取值。下面是一个简单的示例: ...
以下是使用R语言实现k-近邻算法(k-NN)的基本示例代码。这个代码假设你有一个名为`mydata`的数据集,它有两列:`feature1`和`feature2`,你想预测的目标变量是`target`。 ```r 加载所需的库 library(class) 加载数据 data <- mydata 将数据集分为训练集和测试集 set.seed(123) 确保结果的可复现性 train...
『原创』机器学习算法的R语言实现(一):KNN KNN是有监督的学习算法,其特点有: 1、精度高,对异常值不敏感 2、只能处理数值型属性 3、计算复杂度高(如已知分类的样本数为n,那么对每个未知分类点要计算n个距离) KNN算法步骤: 需对所有样本点(已知分类+未知分类)进行归一化处理。
此外,通过PCA分析和不同分类模型的建模及交叉验证,评估模型的性能并选择最佳模型进行进一步分析和预测。综合研究结果,逻辑回归和LDA模型表现较好,GAM模型在交叉验证中表现最佳,而KNN模型表现较差。研究结果为数据分析和模型选择提供了指导,有助于优化预测准确率和泛化能力。