R中knn函数中的cl参数是什么意思？答案

【问题标题】：What does cl parameter in knn function in R mean?R中knn函数中的cl参数是什么意思？
【发布时间】：2015-06-21 16:02:42
【问题描述】：

我正在使用 R 来实现 knn。 'class' 包中的 knn 函数包含一个名为 cl 的参数：

knn(train, test, cl, k = 1, l = 0, prob = FALSE, use.all = TRUE)

在包文档中写到 cl 是训练集真正分类的一个因素。不知道是什么意思！有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： r knn

【解决方案1】：

假设您试图预测结果 y。 cl 是训练集的 y 值。查看下面的链接。请注意，当他们定义 cl=iris.trainLabels 时，他们使用 iris 数据集的第 5 列，即物种。所以 cl 是物种类型。然后knn算法预测物种类型。

http://blog.datacamp.com/machine-learning-in-r/

【讨论】：

虽然此链接可能会回答问题，但最好在此处包含答案的基本部分并提供链接以供参考。如果链接页面发生更改，仅链接的答案可能会失效。

【解决方案2】：

正如您所指出的，CL 代表分类。 CL 应包含属于训练测试的响应变量的类别。如果将X定义为自变量，将Y定义为自变量，然后从两者中定义一个训练集和一个测试集，那么knn应该被称为：

train <- sample(1 : dim(data)[1], round(dim(data)[1] / 3 * 2))
trainX <- data[train, ]
testX <- data[-train, ]
trainCl <- factor(data[train, "classifications"])
testCl <- factor(data[-train, "classifications"])
knnPred <- knn(trainX, testX, trainCl, k=1)
# confusion matrix
table(knnPred, testCl)

【讨论】：