KNN法(K最近傍法)でクラス分類 - チョッキーの黒歴史超お手軽分類手法！！KNN法をRで実装してみた KNN法はデータ数が多量であれば、それなりの性能があるとされています。 実装方法は超簡単 入力データと全学習データとのユークリッド距離を計算。 距離が短いものから順にk個だけ学習データから取り出す。 取り出した集合で入力データのクラスを多数決で決める。 つーことでRでの実装 # KNN法 # x:入力データ, data:学習データ # t:学習データのクラスラベルのベクトル(1以上の正の整数) myKNN <- function(x,data,t,k){ classNum <- max(t) #クラス数 dataN <- length(t) #学習データ数 calcDistance <- function(d){ #ベクトル間のユークリッド距離計算 return ( sum( (d-x)^2 ) ) # sqrtなし } distances
