KNN类预测

你想做什么?

• 分类器构建和评价
• 评估现有的分类器
• 使用现有的分类器的未知样本进行分类

分类器构建和评价

生成和评价类预测(量词)使用K-最近邻居(KNN)类预测方法。你有多少基因表达数据集?

• 两个数据集. 点击 此处 要建立一个分类器对一个数据集和评价对其他.
• 一个大型的数据集. 如果您有一个大型的数据集, use the SplitDatasetTrainTest 模块将它拆分为两个数据集.然后, 单击 此处 建立反对一个数据集的分类和评价对对方。.
• 一个数据集. 如果你有一个较小的数据集不容易拆分,点击 此处 生成并使用交叉验证的分类评价.

评估现有的分类器差异

评价现有的KNN分类器，您必须使用KNN模块的分类器。你有分类器(。 knn。 模型)文件?

• 有. 点击 此处 可评估您现有的分类器 .
• 没有. 使用 分类器构建和评价 说明在建立classifie以上.

使用现有的分类器的未知样本进行分类

对未知样本进行分类，必须建立了一种利用KNN模块的KNN分类器。你有分类器(. knn. 模型)文件?

• 有. 点击 此处 可对未知的样品利用你现有分类器进行分类， .
• 没有. 使用 分类器构建和评价 说明，打造一个分类器.