Discussion :

[Invité]

Bonjour,

Je souhaite utiliser le knn sur la base étiquetée pour construire mon modèle, puis utiliser ce modèle pour classer les données non-étiquetées.
svp comment implémenter ceci dans R ...et comment connaître à la fin les labels de clustrering ?

Merci

[mamounMob]

Bonjour,
Regarde l'aide de la fonctions ?knn du package 'class' tu y trouveras tout ce qu'il faut.

Code :

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require(class)
train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3]) # données étiquetées
test <- rbind(iris3[26:50,,1], iris3[26:50,,2], iris3[26:50,,3]) # données à classer
cl <- factor(c(rep("s",25), rep("c",25), rep("v",25))) # classes des données 'train'
(res <- knn(train, test, cl, k = 3, prob=TRUE))
table(true=cl,predicted=res)
 #     predicted
 # true  c  s  v
 #    c 23  0  2
 #    s  0 25  0
 #    v  3  0 22

PS : google is your friend

[Invité]

Oui je trouve cette fonction et ça marche bien mais je veux utiliser Kmeans... mon problème et de combiner KNN et Kmeans ensemble

Je vois plusieurs documents et j'arrive à trouver le code source de Kmeans et de KNN mais je veux que les deux méthodes travaillent ensemble vous me comprenez ?

[mamounMob]

Tu peux tout à fait combiner les deux méthodes si c'est ce que tu souhaites mais je ne vois pas où tu bloques

[Invité]

Je suis bloqué pour les combiner : je suis d'accord avec votre idée et je suis une autre idée mais lorsque je l'implémente sous R je ne sais pas comment faire. NB: c'est la première fois que j'ai utilise ce logiciel.

k-means nous donne des clusterings, mais on ne sait jamais leurs labels donc j'essaie de combiner kmeans avec knn pour résoudre ce problème. Théoriquement, c'est clair : soit on utilise "self trainig " (c'est votre idée) ou bien j'ai une autre idée. Mais le problème est de trouver comment j'implémente ça avec R. Vous me comprenez ?