R語言實現K近鄰 knn 演算法

2021-10-07 11:37:19 字數 991 閱讀 3218

需求

rm(list=ls())

knnprop=read.csv("knn_fictious.csv",header = false)

#樣本個數

prow=86

#測試資料的個數

srow=258

#迴圈次數

fornum=30

#knn演算法

knn

#距離排序

distancec=distancec[order(distancec[,1]),]

#兩個暫時變數,用於判斷分類

numa=0

numb=0

#儲存前k個距離,樣本分類標籤

for(k in 1:k) else

}#判斷分類結果,並儲存

if(numa>numb) else

#儲存待分類資料的原始分類結果

distancearray[i,2*k+2]=p[i,]$v5

#判斷分類是否正確

if(distancearray[i,2*k+2]==distancearray[i,2*k+1]) else

} return(distancearray)

}#求正確率

accuracy

} accuracy=tnum/(tnum+fnum)

return(accuracy)

}#隨機抽取樣本迴圈30次,求30次正確率

sample

rst=mean(accuracy)

return(rst)

}rst1=sample(knnprop,3)

rst2=sample(knnprop,7)

rst3=sample(knnprop,11)

rst1

rst2

rst3

R語言實現KNN 演算法

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