R中knn函数中的cl参数是什么意思？

我用R来实现knn。“class”包中的knn函数包含一个名为cl的参数：

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

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包文件中写道，cl是培训集真实分类的一个因素。我不知道那是什么意思！有谁能帮上忙吗？

假设你正试图预测结果y。cl是训练集的y值。查看下面的链接。请注意，当它们定义cl=iris.trainLabels时，它们使用iris数据集的第5列，即物种。 因此，cl是物种类型。然后，knn算法预测物种类型

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正如您所指出的，CL代表分类。CL应包含属于培训测试的响应变量类别。如果将X定义为自变量，Y定义为自变量，然后从这两个变量中定义训练集和测试集，则knn应称为：

train <- sample(1 : dim(data)[1], round(dim(data)[1] / 3 * 2))
trainX <- data[train, ]
testX <- data[-train, ]
trainCl <- factor(data[train, "classifications"])
testCl <- factor(data[-train, "classifications"])
knnPred <- knn(trainX, testX, trainCl, k=1)
# confusion matrix
table(knnPred, testCl)

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train虽然此链接可以回答问题，但最好在此处包含答案的基本部分，并提供链接供参考。如果链接页面发生更改，则仅链接的答案可能无效。