In summary what we have seen in this lecture is how to read the dot csv files, how to use the structure and summary functions to know the data types and the summary of R objects and how to implement this K nearest neighbours algorithm, which is a supervised learning algorithm which needs labelled data.
ஸம்மரி ஆக இந்த விரிவுரையில் நாம் பார்த்தது டாட் சி. எஸ். வி ஃபைல்களை எவ்வாறு படிப்பது, டேட்டா வகைகள் மற்றும் ஆர் ஆப்சக்ட்களின் ஸம்மரி ஆகியவற்றை அறிய ஸ்டிரக்சர் மற்றும் ஸம்மரி ஃபங்ஷன்களை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது மற்றும் சூப்பர்வய்ஸ்ட் லேர்னிங் அல்காரிதம்யான இந்த கே நியரஸ்ட் நெய்பர்ஸ் அல்காரிதம்யை எவ்வாறு செயல்படுத்துவது என்பதுதான்.