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如何对大型数据库进行抽样并在R中实现K-means和K-nn?

我是R的新用户,试图摆脱SAS.我在这里问这个问题,因为我对R的所有软件包和源代码感到有点沮丧,我似乎无法让这个工作主要是由于数据大小.

我有以下内容:

在本地MySQL数据库中名为SOURCE的表,具有200个预测器功能和一个类变量.该表有300万条记录,大小为3GB.每个类的实例数不相等.

我想要:

  1. 随机对SOURCE数据库进行采样,以创建一个较小的数据集,每个类具有相同数量的实例.
  2. 将样本分为训练和测试集.
  3. 预制k-means聚类在训练集上以确定每个类的k个质心.
  4. 使用质心对测试数据进行k-NN分类.

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