R中knn函数中的cl参数是什么意思？

Question

我使用R来实现knn。在“类”包中的KNN函数包含参数调用CL：

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

这是写的是CL为训练集的真实CLASSI网络阳离子的因素包文档。我不知道这意味着什么！任何人都可以帮忙吗？

Answer 1

假设您正在尝试预测结果y。 cl是训练集的y值。请查看下面的链接。请注意，当他们定义cl = iris.trainLabels时，他们使用的是虹膜数据集的第五列，即物种。 所以cl是种类。然后knn算法预测物种类型。

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

Answer 2

正如你指出CL代表分类。 CL应该包含属于训练测试的响应变量的类别。如果一个X定义为自变量，Y作为自变量，然后定义一个训练和测试从两集，比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)