我有一个包含60,000个观测值和40个变量的数据集,由于内存限制,我使用了Clara进行处理。
library(cluster)
library(dplyr)
mutate(kddnew, Att=ifelse(Class=="normal","normal", "attack"))
ds <- dat[,c(-20,-21,-40)
clus <- clara(ds, 3, samples=500, sampsize=100, pamLike=TRUE)
这个命令返回了一个带有medoids的表格。
现在我正在尝试使用knn
进行预测,如下所示:
medoidz <- clus$medoids
r <- knn(medoidz, ds, cl=ds$targetvariable)
这个函数返回:
'train'和'class'长度不同
有人可以讲解一下如何使用它吗?
data(iris)
可以工作。同时记得加载class
包并展示你的分区,以使其可重复。 - Hack-R