我正在尝试完成一个分类项目，其中使用KNN算法并且工作得非常好。然而，问题是我已经训练了模型并将其保存为RDS文件。我想知道如何将模型应用于一些新数据?例如，对于回归，你可以使用函数predict()，它将已经训练好的模型作为参数，而对于knn()，它只接受训练数据集和测试数据集，并且没有办法使用已经训练好的knn模型作为参数而不是训练数据集。有没有一种函数可以将训练好的已知模型作为参数来预测新数据的分类?
kNN的工作方式与回归等其他预测方法不太一样。预测是通过在训练数据中搜索k个最近的邻居，并对这k个邻居的响应变量取平均值来实现的。每次你做出预测时，都会进行搜索和平均。因此，不存在预先训练好的模型——"模型"。就是预先标记的训练数据集。因此，使用kNN进行预测通常比其他预测方法需要更多的时间和内存，但是您可以将训练数据应用于任何您想要分类的新数据，就像您对测试数据一样。