R语言使用knn算法后不管k值取多少误分率一直是0.08333333是为什么

 n.points<-100
 sampling.rate<-0.8
num.test.set.labels<-n.points*(1-sampling.rate)
 training<-sample(1:n.points,sampling.rate*n.points,replace = FALSE)
 O<-read.xlsx("6.xlsx")
training<-sample(1:n.points,sampling.rate*n.points,replace = FALSE)
 train <- subset(O[training,], select = c(A,B,C,D,E,F,G,H,I,J))
testing <- setdiff(1:n.points, training)
 test <- subset(O[testing, ], select = c(A,B,C,D,E,F,G,H,I,J))
 cl<-O$L[training]
 true.labels<-O$L[testing]
for (k in 1:20) {
+     print(k)
+     predicted.labels <- knn(train, test, cl, k)
+     num.incorrect.labels <- sum(predicted.labels != true.labels)
+     misclassification.rate <- num.incorrect.labels /
+         num.test.set.labels
+     print(misclassfication.rate)}

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