不同kNN模型在R语言中的比较
k近邻（k-Nearest Neighbors，简称kNN）是一种常见的机器学习算法，被广泛用于分类和回归问题。它基于一个简单的假设：与某个样本集中距离最近的k个样本具有相似的特征和标签。本文将探讨在R语言中实现不同kNN模型的比较。
数据准备
首先，我们需要准备一份适用于kNN算法的数据集。这里我们使用UCI机器学习库中的鸢尾花数据集（Iris）作为示例。该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度），并分为3个类别（Setosa、Versicolor和Virginica）。
# 导入数据集
data(iris)
# 查看数据集的结构
str(iris)
数据集加载完成后，我们可以继续进行下一步，即划分训练集和测试集。
# 设置随机种子以保证结果可复现
set.seed(123)
# 划分训练集和测试集
train_index <- sample(1:nrow(iris), 0.7 * nrow(iris))
train_data <- iris[train_index, ]
test_data <- iris[-train_index, ]
kNN模型的实现
基本kNN模型
首先，我们来实现一个基本的kNN模型。该模型使用欧几里得距离度量样本之间的相似性，并根据训练集中k个最近邻样本的多数类别来预测新样本的类别。
