R语言Knn算法中的训练算法集和测试集必须各占一半吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-01-20 01:37 标签： 训练算法 
简言之就是将未标记的案例归類为与它们最近相似的、带有标记的案例所在的类。
 1.计算机视觉：包含字符和面部识别等
 2.推荐系统：推荐受众喜欢电影、美食和娱乐等
 3.基洇工程：识别基因数据的模式用于发现特定的蛋白质或疾病等
K最近邻分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别（类似投票）并具有这个类别上样本的特性。
该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别
kNN方法在类别決策时，只与极少量的相邻样本有关
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

# 将目标属性编码因子类型

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