knn-相同的k，不同的结果

Question

我有一个矩阵ZZ。在我运行prcomp并选择前 5 台 PC 后，我得到data_new：

P= prcomp(zz)
data_new = P$x[,1:5]

然后我分成训练集和测试集

pca_train = data_new[1:121,]
pca_test = data_new[122:151,]

并使用 KNN：

k <- knn(pca_train, pca_test, tempGenre_train[,1], k = 5)
a <- data.frame(k)
res <- length(which(a!=tempGenre_test))

每次运行最后 3 行时，我都会在res中得到不同的值。为什么？

有没有更好的方法来检查测试错误是什么？

Answer 1

从 的文档来看knn，

对于测试集的每一行，找到k个最近的（欧氏距离）训练集向量，并通过多数投票决定分类，并随机打破平局。

如果您不希望发生随机化，则可以使用它set.seed来确保每次运行都有相同的“随机化”。