Question

我希望对具有大多数分类功能的数据进行分类。为此目的，欧几里德距离（或任何其他数字假定距离）不适合。

我正在寻找[R]的kNN实现，可以选择不同的距离方法，如汉明距离。有没有办法使用常见的kNN实现，例如具有不同距离度量函数的{class}中的实现？

我正在使用R 2.15

Answer 1

只要您可以计算距离/相异度矩阵（以您喜欢的任何方式），您就可以轻松执行kNN分类，而无需任何特殊包装。

# Generate dummy data
y <- rep(1:2, each=50)                          # True class memberships
x <- y %*% t(rep(1, 20)) + rnorm(100*20) < 1.5  # Dataset with 20 variables
design.set <- sample(length(y), 50)
test.set <- setdiff(1:100, design.set)

# Calculate distance and nearest neighbors
library(e1071)
d <- hamming.distance(x)
NN <- apply(d[test.set, design.set], 1, order)

# Predict class membership of the test set
k <- 5
pred <- apply(NN[, 1:k, drop=FALSE], 1, function(nn){
    tab <- table(y[design.set][nn])
    as.integer(names(tab)[which.max(tab)])      # This is a pretty dirty line
}

# Inspect the results
table(pred, y[test.set])

如果有人知道在矢量中找到最常见值的更好方法而不是上面的脏线，我很高兴知道。

需要drop=FALSE参数来保留案例NN中k=1的子集作为矩阵。如果不是，它将被转换为向量，apply将引发错误。

在R中使用k-NN和分类值

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