R语言KNN算法实现数据分类实践

R语言KNN算法实现数据分类实践

K最近邻（k-nearest neighbors，KNN）是一种常用的无参数监督学习算法，用于分类和回归问题。它的基本原理是通过测量不同数据点之间的距离，找出距离待预测点最近的K个邻居，然后根据这些邻居的标签进行分类。

在本文中，我们将探讨如何使用R语言实现KNN算法，并通过一个实例来演示数据分类的过程。

首先，我们需要加载所需的R包。我们将使用tidyverse包来进行数据处理，以及class包来应用KNN算法。

library(tidyverse)
library(class)

接下来，我们准备我们的数据集。在本例中，我们将使用一个虚拟的鸢尾花数据集，其中包含了鸢尾花的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征，并且每个样本都有一个对应的类别标签，表示鸢尾花的种类。

# 导入鸢尾花数据集
data(iris)

# 查看数据集前几行
head(iris)

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于构建KNN模型，而测试集用于评估模型的性能。

# 随机划分数据集为训练集