• 设为首页
  • 点击收藏
  • 手机版
    手机扫一扫访问
    迪恩网络手机版
  • 关注官方公众号
    微信扫一扫关注
    公众号

R语言与数据分析

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法

  R语言实现包:R语言中有kknn package实现了weighted k-nearest neighbor。

决策树:

  R语言实现决策树:rpart扩展包

iris.rp = rpart(Species~.,data = iris,method = "class")
print(iris.rp)#输出模型结果

node), split, n, loss, yval, (yprob)
    * denotes terminal node

1) root 150 100 setosa (0.33333333 0.33333333 0.33333333)
  2) Petal.Length< 2.45 50 0 setosa (1.00000000 0.00000000 0.00000000) *
  3) Petal.Length>=2.45 100 50 versicolor (0.00000000 0.50000000 0.50000000)
    6) Petal.Width< 1.75 54 5 versicolor (0.00000000 0.90740741 0.09259259) *
    7) Petal.Width>=1.75 46 1 virginica (0.00000000 0.02173913 0.97826087) *

plot(iris.rp,uniform = T,branch =  0,margin = 0.1)
test(iris.rp,use.n=T,fancy = T,col="blue")

 

  


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
该文章已有0人参与评论

请发表评论

全部评论

专题导读
上一篇:
使用R语言进行卡方检验(chi-square test)发布时间:2022-07-18
下一篇:
R语言笔记005——计算描述性统计量发布时间:2022-07-18
热门推荐
热门话题
阅读排行榜

扫描微信二维码

查看手机版网站

随时了解更新最新资讯

139-2527-9053

在线客服(服务时间 9:00~18:00)

在线QQ客服
地址:深圳市南山区西丽大学城创智工业园
电邮:jeky_zhao#qq.com
移动电话:139-2527-9053

Powered by 互联科技 X3.4© 2001-2213 极客世界.|Sitemap