使用R构建KNN多分类模型

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本文介绍了如何使用R语言构建KNN多分类模型,包括加载必要的包、准备鸢尾花数据集、数据划分、特征标准化、模型训练、预测及性能评估。通过此过程,读者可以理解KNN算法并应用到实际问题中。

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使用R构建KNN多分类模型

K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。它基于样本的特征相似性进行分类,即将未知样本归类到与其最相似的K个已知样本中的多数类别。本文将介绍如何使用R语言构建KNN多分类模型,并提供相应的源代码。

首先,我们需要加载所需的R包。在本例中,我们将使用"caret"包进行模型训练和评估,以及"class"包进行KNN算法的实现。你可以使用以下代码加载这些包:

library(caret)
library(class)

接下来,我们需要准备数据集。在这里,我们使用鸢尾花数据集(iris)作为示例。该数据集包含150个样本,每个样本有四个数值型特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度),以及一个分类标签(三种鸢尾花的品种)。我们将使用该数据集进行KNN多分类模型的构建和预测。

首先,加载iris数据集并进行数据划分。我们将80%的数据用于训练,20%的数据用于测试。你可以使用以下代码完成这些步骤:

data(iris)

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