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R KNN密度估计图

r plot

R KNN密度估计图,r,plot,knn,R,Plot,Knn,我试着在互联网上四处寻找（主要是谷歌），但我找不到如何绘制knn对象的密度估计（在使用knn函数的“类”包中） 考虑下面的示例（来自帮助页面中的示例） require（类） 当你有3个特征时，你不能产生这样的情节。书中的示例只有两个特性的原因之一是，特性空间只是一个平面，因此建模响应是平面以上的高度。您可以使用等高线等绘制它。感谢您的回复。我的一部分是这样想的。但其他人认为这是可能的。无论如何，如果没有人反对，Hong的答案是正确的。使用MDS或PCA等降维技术 require(class)

我试着在互联网上四处寻找（主要是谷歌），但我找不到如何绘制knn对象的密度估计（在使用knn函数的“类”包中）

考虑下面的示例（来自帮助页面中的示例）

require（类）

当你有3个特征时，你不能产生这样的情节。书中的示例只有两个特性的原因之一是，特性空间只是一个平面，因此建模响应是平面以上的高度。您可以使用
等高线
等绘制它。感谢您的回复。我的一部分是这样想的。但其他人认为这是可能的。无论如何，如果没有人反对，Hong的答案是正确的。使用MDS或PCA等降维技术

require(class)

train <- as.data.frame(rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3]))

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

train$factor <- factor(c(rep("s",25), rep("c",25), rep("v",25)))

knn.results<-knn(train=train[,1:4], test=test[,1:4], cl=train$factor, k = 3)