r语言进行knn建模森林蓄积量反演

KNN算法是一种基于实例的学习或非泛化学习，它可以用于分类和回归。在R语言中，可以使用“class”包中的“knn”函数来实现KNN算法。下面是一个简单的例子，展示如何使用KNN算法对森林蓄积量进行反演。

首先，我们需要加载所需的数据集。在这个例子中，我们将使用“randomForest”包中的“Ozone”数据集。该数据集包含有关大气中臭氧浓度的信息。

library(randomForest)
data(Ozone)

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。在这个例子中，我们将使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集。

set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(Ozone), 0.8*nrow(Ozone))
trainData <- Ozone[trainIndex, ]
testData <- Ozone[-trainIndex, ]

然后，我们需要使用“knn”函数来训练模型并进行预测。在这个例子中，我们将使用K=5作为KNN算法的参数。

library(class)
k <- 5
knnModel <- knn(train = trainData[, -1], test = testData[, -1], cl = trainData[, 1], k = k)

最后，我们可以计算预测值和实际值之间的方差，并绘制出预测图。

variance <- var(testData[, 1] - knnModel)
plot(testData[, 1], knnModel, main = "KNN Prediction of Ozone", xlab = "Actual Ozone", ylab = "Predicted Ozone")
abline(0, 1, col = "red")