52、数据分类与聚类方法全解析

数据分类与聚类方法全解析

在数据分析领域，分类和聚类是两个重要的技术手段。分类用于根据已知标签对数据进行划分，而聚类则是将相似的数据点归为一类。下面将详细介绍几种常用的分类和聚类方法及其操作步骤。

随机森林与其他分类器的预测误差估计

除了 randomForest 包， party 包也提供了随机森林的实现。以下是使用 party 包中的 cforest 函数进行分类的步骤：
1. 安装并加载 party 包 ：

install.packages("party")
library(party)

2. 使用 cforest 函数拟合分类模型 ：

churn.cforest = cforest(churn ~ ., data = trainset, 
controls=cforest_unbiased(ntree=1000, mtry=5))
churn.cforest

3. 基于构建的模型和测试数据集进行预测 ：

churn.cfor