探索交通标志数据集
为了更好地理解 knn() 函数是如何将停车标志分类正确的，先看看它使用的训练数据集会很有帮助。
每个已观测到的路标都会被划分为 4x4 的网格，并记录下 16 个中心像素的红、绿、蓝三色通道数值，如下图所示。
这样得到的数据集既包含 sign_type，也包含每个标志的 16 x 3 = 48 个颜色特征。
本练习是课程的一部分
R 中的监督学习：分类
练习说明
- 使用
str()函数查看signs数据集。 - 使用
table()统计各类标志的观测数，将包含标签的那一列传给该函数。 - 运行提供的
aggregate()命令，查看不同标志类型的平均红色通道值是否存在差异。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Examine the structure of the signs dataset
# Count the number of signs of each type
table(___)
# Check r10's average red level by sign type
aggregate(r10 ~ sign_type, data = signs, mean)