今天遇到一个很奇怪的问题，在R中用Knn算法实现数据集iris3聚类时，本来把50份数据按30份训练数据，20份测试数据进行编码时，运行出现错误，说是“训练集和类长度不一致（错误于knn.cv(train, test, cl, k = 3, prob = TRUE) :  'train' and 'class' have different lengths）”，但是仅仅把数据按照25作为训练集，25作为测试集则能运行通过。这是为什么呢？搞不懂。求坛里的大牛帮忙解释解释。感激不尽！（现在把代码都粘在下面）
library(FNN)
library(gmp)
library(rknn)

data(iris3)
  train <- rbind(iris3[1:30,,1], iris3[1:30,,2], iris3[1:30,,3])  #选前30个数据为训练数据
  test <- rbind(iris3[31:50,,1], iris3[31:50,,2], iris3[31:50,,3])#剩下的为测试数据
  cl <- factor(c(rep("s",30), rep("c",30), rep("v",30)))
  knn.cv(train, test, cl, k = 2, prob=TRUE)                         #进行KNN算法分类，此处出现错误

错误于knn.cv(train, test, cl, k = 3, prob = TRUE) :  'train' and 'class' have different lengths

#下面这份代码能运行通过
> data(iris3)
>     train <- rbind(iris3[1:25,,1], iris3[1:25,,2], iris3[1:25,,3])
>     test <- rbind(iris3[26:50,,1], iris3[26:50,,2], iris3[26:50,,3])
>     cl <- factor(c(rep("s",25), rep("c",25), rep("v",25)))
>     knn(train, test, cl, k = 3, prob=TRUE)