Question

我正在尝试使用k最近邻分类在两个组中的公告（"call for"）和讨论（"discussions"）上拆分一些电子邮件。我想这可以使用

完成

knn(train, test, cl, k = 1, l = 0, prob = FALSE, use.all = TRUE)

我已经有了文档术语矩阵mails。我不知道如何使用此文档术语矩阵构建train，test矩阵和cl因子。我找不到任何好的例子，也不理解http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/class/html/knn.html上的例子。有没有人可以指出我正确的方向？

UPD

整个TermDocumentMatrix位于dl.dropboxusercontent.com/u/20641416/data

Answer 1

好吧，我无法解决您的问题，因为我没有样本数据。但是，我可以为您阐明文档中的示例，以便您可以了解正在发生的事情。

train 是“基准”数据，其分类已为人所知。它将用于形成knn结构，这将允许您进行未来的预测。
cl 是训练数据集的正确答案。

这里使用内置数据集iris来模拟“已知数据”。采集火车数据集，使每个物种的数量相等（s - Setosa，c - Versicolor，v - Virginica）。

train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3]) 
cl <- factor(c(rep("s",25), rep("c",25), rep("v",25)))

测试是您尝试分类的数据集。给定现有（训练的）knn结构，逐行分析测试观察，并生成预测。

相同的数据集用于构建测试数据。当然，我们知道这里的真正分类，但我们假装没有。真正的分类与以前相同;它不能被knn使用：因为knn这个信息不可用。我们存储这些数据是为了估计我们的预测。

test <- rbind(iris3[26:50,,1], iris3[26:50,,2], iris3[26:50,,3])
cl.test <- cl

最后，我们准备继续。这是测试数据集的预测向量。如果prob = TRUE，我们还会看到算法对每种情况的“自信”：

pr.test <- knn(train, test, cl, k = 3, prob=TRUE)
 [1] s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s s c c v c c c c c v c c c c c c c c c c
[45] c c c c c c v c c v v v v v c v v v v c v v v v v v v v v v v
attr(,"prob")
 [1] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
 [9] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[17] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[25] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.6666667 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[33] 1.0000000 0.6666667 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[41] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[49] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.6666667 0.7500000 1.0000000 1.0000000 1.0000000
[57] 1.0000000 1.0000000 0.5000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.6666667
[65] 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 0.6666667
[73] 1.0000000 1.0000000 0.6666667
Levels: c s v

我们现在可以估计我们的模型是多么正确。

sum(pr.test==cl.test)/length(cl.test)

75分中有70分，或93％正确。

有关knn如何工作的更多详细信息，请参阅统计文献。对于您的问题，请考虑交叉验证技术来调整模型。

R：k-最近邻分类

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