R语言实现简单距离判别函数
时间: 2023-07-10 12:26:08 浏览: 59
R语言中实现简单距离判别函数可以使用`knn`包中的`knn()`函数。该函数可以使用欧氏距离或曼哈顿距离进行分类。
下面是一个使用欧氏距离实现简单距离判别函数的示例代码:
```R
library(knn)
# 创建训练集和测试集
train <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5), x2 = c(1, 2, 3, 4, 5), class = c("A", "A", "B", "B", "B"))
test <- data.frame(x1 = c(6, 7), x2 = c(6, 7))
# 训练数据
model <- knn(train[, 1:2], test[, 1:2], train$class, k = 1, prob = TRUE, use.all = TRUE)
# 预测结果
prediction <- as.character(model$class)
# 输出预测结果
print(prediction)
```
在上面的代码中,我们首先导入`knn`包,然后创建一个训练集和一个测试集。训练集包含两个特征和一个分类变量,测试集包含两个特征。然后,我们使用`knn()`函数对测试集进行分类,其中`k`参数设置为1,表示使用最近邻分类。最后,我们将分类结果转换为字符型并输出。
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编写一个用R语言实现的距离判别函数
下面是一个用R语言实现的简单距离判别函数的示例代码:
```R
# 定义简单距离判别函数
simple_distance <- function(train, test) {
# 计算欧氏距离
distance <- sqrt(rowSums((train[, 1:(ncol(train) - 1)] - test)^2))
# 返回最小距离对应的分类变量
train[which.min(distance), ncol(train)]
}
# 创建训练集和测试集
train <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3, 4, 5), x2 = c(1, 2, 3, 4, 5), class = c("A", "A", "B", "B", "B"))
test <- data.frame(x1 = c(6, 7), x2 = c(6, 7))
# 对测试集进行分类
prediction <- apply(test, 1, simple_distance, train = train)
# 输出预测结果
print(prediction)
```
在上面的代码中,我们定义了一个名为`simple_distance()`的函数,该函数接受两个参数:训练数据和测试数据。函数使用欧氏距离计算测试数据与每个训练数据之间的距离,并返回最小距离对应的分类变量。然后,我们创建一个训练集和一个测试集,并使用`apply()`函数在测试集上应用`simple_distance()`函数进行分类。最后,我们输出分类结果。
请注意,这个距离判别函数非常简单,仅供参考。在实际应用中,您可能需要使用更复杂的距离判别算法。
编写R语言函数实现距离判别
距离判别(Distance-based discrimination)是一种基于样本之间距离的分类方法。下面是一个简单的R语言函数,用于实现距离判别:
```R
distance_discrimination <- function(train_x, train_y, test_x, k = 3, distance = "euclidean") {
# 计算训练集和测试集之间的距离
dist_mat <- dist(rbind(train_x, test_x), method = distance)[1:nrow(test_x), -(1:nrow(train_x))]
# 对测试集样本进行分类
pred_y <- rep(NA, nrow(test_x))
for (i in seq_len(nrow(test_x))) {
# 找到测试集样本的k个最近邻
nn_idx <- order(dist_mat[i, ], decreasing = FALSE)[1:k]
nn_labels <- train_y[nn_idx]
# 统计最近邻中各类别出现的频率
freq <- table(nn_labels)
# 根据频率最高的类别进行分类
pred_y[i] <- names(which.max(freq))
}
return(pred_y)
}
```
其中,`train_x`为训练集的特征矩阵,`train_y`为训练集的类别标签,`test_x`为测试集的特征矩阵,`k`为最近邻个数,`distance`为距离度量方法。默认情况下使用欧氏距离。函数返回的`pred_y`为测试集的预测类别标签。