编写一个用R语言实现的距离判别函数
时间: 2023-09-04 16:08:44 浏览: 53
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。