试图在 R 中实现 K-Nearest Neighbor，不知道从哪里开始
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【中文标题】试图在 R 中实现 K-Nearest Neighbor，不知道从哪里开始【英文标题】：Trying to implement K-Nearest Neighbour in R, not sure where to go from here 【发布时间】：2016-01-24 16:28:36 【问题描述】：我正在尝试在 R 中实现 KNN 算法。
这是我正在处理的数据集（前两列是属性，第三列是标签）：
2, 3, 1
4, 5, 1
6, 7, -1
8, 9, 1
5, 6, 1
7, 8, -1
我的训练集train.X是前4个属性：
2, 3
4, 5
6, 7
8, 9
我的测试集test.X是最后2个属性：
5, 6
7, 8
train.Y 代表训练集的标签，test.Y 代表测试集的标签（我将很快尝试并预测以针对该集进行验证）。
算法的第一步是计算test.X和train.X之间的欧式距离，我知道怎么计算。但是，我不确定如何存储距离，以便我可以按升序对它们进行排序。例如，我将如何将它们存储在表中？
欣赏任何见解
【问题讨论】：
查看knn() 包中的knn() 函数。帮助文件中有一个很好的例子。
这里不展示knn的实现，只展示如何使用。
你可以在knn()的实现中使用此代码：library(class); class:knn 详细信息：***.com/questions/19192407/…
【参考方案1】：
看看this example - 它非常简单。以下是要点：
对于每个测试点：
初始化一个向量来存储到火车实例的距离：
dsq <- numeric(nrow(train.X))
dsq 中
按升序排列dsq：
ord <- order(dsq)
那么，你对特定测试点的输出是
p.test <- mean(train.Y[ ord[1:k] ])
k 是您选择的最近邻居数。
希望这会有所帮助...
【讨论】：
以上是关于试图在 R 中实现 K-Nearest Neighbor，不知道从哪里开始的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
如何对大型数据库进行采样并在 R 中实现 K-means 和 K-nn？