使用R语言构建KNN多分类模型

最新推荐文章于 2025-06-24 00:29:47 发布

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本文详细介绍了如何使用R语言构建KNN多分类模型。通过鸢尾花数据集，展示了数据加载、预处理、训练集与测试集划分、模型构建、评估指标计算的全过程，帮助读者掌握KNN算法在R中的应用。

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使用R语言构建KNN多分类模型

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的分类算法，它通过测量不同数据点之间的距离来进行分类。在本文中，我们将使用R语言来构建一个KNN多分类模型，并使用相应的源代码进行演示。

首先，我们需要准备我们的数据集。这里我们以鸢尾花数据集（Iris dataset）为例。该数据集包含了150个样本，每个样本有4个特征，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。每个样本还有一个对应的类别标签，表示鸢尾花的品种，包括Setosa、Versicolor和Virginica。

以下是数据集的加载和预处理的代码：

# 加载鸢尾花数据集
data(iris)

# 将数据集分为特征和标签
features <- iris[, 1:4]
labels <- iris[, 5]

# 将标签转换为因子（factor）类型
labels <- as.factor(labels)

# 查看数据集的前几行
head(iris)

接下来，我们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。在这里，我们将80%的数据用作训练集，20%的数据用作测试集。

# 设置随机种子以确保可重复性
set.seed(123)

# 划分训练集和测试集
train_indices <- sample(1:nrow(iris), 0.8 * nrow(iris))
train_set <- iris[train_indices, ]
test

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