knnr语言class（knn算法r语言）
摘要：
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请问各位大神,用R语言进行knn文本分类的结果精确度较低,会由什么原因造...
1、缺点：对主持人的要求较高；焦点座谈会的结果与其他调查方法的结果相比，容易造 成判断错误；进行资料分析和解释都很困难；有些涉及隐私、保密等问题，也不宜在会上多谈； 受讨论时间限制，有时很难进行深入细致的交流。
2、因集料颗粒面已被较厚的胶泥所隔开，其锁结力和内磨阻力已减低，所以摊铺地沥青较少用于车行道，但某些欧美国家也有把它用于车行道者，此时对沥青材料的性质要求很严格，以免夏季发软，同时需要另铺防滑层或加撒防滑集料，以防表面过滑。
3、城市中的烟雾是另一种原因所造成的，那就是人类的活动。
R语言使用knn回归来拟合
1、由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。
2、识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。在这里，推荐使用 is.na ， is.nan ， is.finite ， is.infinite 4个函数去处理。
3、接下来，我们进行简单的一元回归分析，选择y作为因变量，var1作为自变量。
多元统计学-聚类分析
应用统计学与R语言实现学习笔记（十）——聚类分析 ) 厦门大学-多元统计分析 DBSCAN 密度聚类法 四大聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）俗话说，物以类聚，人以群分。
聚类分析用于将样本进行分类处理，通常是以定量数据作为分类标准；用户可自行设置聚类数量，如果不进行设置，系统会提供默认建议；通常情况下，建议用户设置聚类数量介于3~6个之间。
聚类分析又称群分析（CA），它是研究（对样品或指标）分类问题的一种多元统计方法。
聚类分析的意义Cluster Analysis 在经济和社会学研究中，聚类分析是比较常用的多元统计分析方法，是将大量复杂多维的数据和变量进行分组分析的方法。
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学、计算机科学、统计学、生物学和经济学。
将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。 聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论 聚类法、聚类预报法等。
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