Классифицируйте данные test_signs с помощью knn().
- Задайте аргумент train как наблюдения из signs без меток.
- Используйте test_signs в качестве аргумента test, также без меток.
- В качестве аргумента cl используйте предоставленный вектор меток.
Используйте table(), чтобы оценить качество классификатора по трём типам знаков (матрица ошибок).
- Создайте вектор signs_actual, извлёкши метки из test_signs.
- Передайте вектор предсказаний и вектор фактических меток в table(), чтобы построить таблицу сопряжённости.
Вычислите общую точность алгоритма kNN с помощью функции mean().

Что означает «k» в kNN?