R语言-knn算法的实现

用R语言实现knn算法，步骤如下：

一、加载R包

library(kknn)library(sampling)library(class)

kknn是用来提供数据集和加权knn算法函数的，sampling是用来提供抽样算法函数的，class是用来提供knn算法函数的。

如果不能加载上面几个包请先下载。

二、准备数据

我用的数据是kknn包自带的数据集miete，可以通过几个不同的函数查看数据集miete的属性。

data(miete)head(miete)dim(miete)str(miete)

先去掉第1、3、12列数据：

# 去掉第1、3、12列数据miete = miete[, -c(1, 3, 12)]

需要用来做分类的列是miete$nmkat，通过函数table(miete$nmkat)可以看到，此列属性共分为5类，分别标记为1、2、3、4、5，每一类所包含的对象大概都是200多一点，如下图：

所以我们可以取三分之二的数据作为训练集，三分之一的数据作为测试集。所以五类数据每一类的数据各随机取三分之二，抽样为不放回抽样。

n = round(2 / 3 * nrow(miete) / 5)sub_train = strata(miete,                   stratanames = "nmkat",                   size = rep(n, 5),                   method = "srswor")

n是五类数据每一类应该抽取的数据个数，算出来是144个。

sub_train里的数据是需要抽取出来的列的序号，通过方法：

# 构造训练集data_train = miete[sub_train$ID_unit, ]# 构造测试集data_test = miete[-sub_train$ID_unit, ]

分别取出训练集和测试集。
选取数据之前也可以对数据进行归一化处理：

# 函数归一化normalize = function(x) {  return((x - min(x)) / (max(x) - min(x)))}ix = c(1, 8, 10)miete[, ix] = as.data.frame(lapply(miete[, ix], normalize))

对数据集的第一列、第八列、第十列做归一化处理。

三、实现knn算法

fit_pre = knn(data_train[, -12], data_test[, -12], cl = data_train[, 12])

训练集和测试集用去掉第12列的其余属性作为分类依据，以训练集的第十二列作为分类的目标，获取测试集的分类结果fit_pre。

把得出来的训练集结果fit_pre和真实的训练集data_test做对比：

table(data_test$nmkat, fit_pre)

结果如下：

如果不够直观，还可以计算一下判断准确率：

correct = sum(as.numeric(fit_pre)==as.numeric(data_test$nmkat))/nrow(data_test)

得出准确率0.4751381。

这个准确率是k=1时的准确率，knn函数未设置k时，k的默认值是1，如果想测试不同k值得准确率，可以设置循环求k=1：20的准确率。

correct = rep(0,20)for(i in 1:20){  fit_pre = knn(data_train[, -12], data_test[, -12], cl = data_train[, 12],k=i)  correct[i] = sum(as.numeric(fit_pre)==as.numeric(data_test$nmkat))/nrow(data_test)}

四、实现有权重的knn算法（kknn）

fit_kknn = kknn(nmkat~.,data_train,data_test[,-12],k=1)fit = fitted(fit_kknn)table(data_test$nmkat,fit)

结果如下：

得出分类的准确率为0.5138122。

当然，也可以让k取不同的值观察分类准确率最高时，k的值为多少。

六、最后

以上，为knn算法的R语言实现过程，如果读者有什么疑问或者意见建议，欢迎留言。