Решение задачи классификации методом kNN

1. Найдите реальные данные для задачи классификации.

2. Перечислите факторы (и укажите единицы их измерения) и поясните смысл переменной отклика.

3. Если число факторов m <= 2, то визуализируйте данные (постройте облако точек, где разным классам соответствуют разные цвета.

4. Реализуйте метод kNN.

5. Оцените точность полученного решения с помощью метода кросс-валидации. (Скриншот кросс-валидационной таблицы включите в отчёт. Поясните, как Вы обеспечили репрезентативность обучающей выборки.)

6. Задайте несколько новых данных. Если m <= 2, то покажите соответствующие точки на графике (выделите их другим цветом).

7. Определите значение переменной отклика (номер класса) для новых данных. 8. Оформите отчёт в виде Word-файла . 

Репозиторий: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Flags.