如何在r中绘制KNN簇边界

我正在使用 K- 最近邻居的虹膜数据。我已将物种类型替换为数据中的数值，即

setosa = 1
versicolor = 2
virginica = 3 

现在我正在将数据放入训练和测试集中。并在物种colmum的基础上训练这个模型。

# Clustering
WNew <- iris


# Knn Clustering Technique

library(class)
library(gmodels)
WNew[is.na(WNew)] <- 0
WSmallSet<-WNew[1:100,]
WTestSet<-WNew[100:150,] # testing set
WLabel<-c(WNew[1:100,5]) # training set
wTestLabel<-c(WNew[100:150,5])
kWset1 <- knnSet <- knn(WSmallSet,WTestSet,WLabel,k=3)
CTab<-CrossTable(x = wTestLabel, y = kWset1,prop.chisq=FALSE)

现在我想根据这 3 个簇的边界绘制它们的边界。但我不知道该怎么做。谁能帮我这个。？？

我会尽力回答这个问题。当您想要使用 2D 散点图可视化聚类时，可以使用下面的示例。您可以将其推断为 3D 井，但对于多维数据集，也许可以使用成对散点图？

请注意，我没有按原样使用您的代码，但我仍在使用虹膜数据集。我这样做是为了不对行索引进行硬编码。

希望这能在某种程度上有所帮助。

library(plyr)
library(ggplot2)
set.seed(123)

# Create training and testing data sets
idx = sample(1:nrow(iris), size = 100)
train.idx = 1:nrow(iris) %in% idx
test.idx =  ! 1:nrow(iris) %in% idx

train = iris[train.idx, 1:4]
test = iris[test.idx, 1:4]

# Get labels
labels = iris[train.idx, 5]

# Do knn
fit = knn(train, test, labels)
fit

# Create a dataframe to simplify charting
plot.df = data.frame(test, predicted = fit)

# Use ggplot
# 2-D plots example only
# Sepal.Length vs Sepal.Width

# First use Convex hull to determine boundary points of each cluster
plot.df1 = data.frame(x = plot.df$Sepal.Length, 
                      y = plot.df$Sepal.Width, 
                      predicted = plot.df$predicted)

find_hull = function(df) df[chull(df$x, df$y), ]
boundary = ddply(plot.df1, .variables = "predicted", .fun = find_hull)

ggplot(plot.df, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, color = predicted, fill = predicted)) + 
  geom_point(size = 5) + 
  geom_polygon(data = boundary, aes(x,y), alpha = 0.5)