决策树、随机森林、聚类分析

背景

预测新承包商的信用评级，这5个特征指标分别是：
x1 市场份额
x2 客诉率
x3 当年度毛利率
x4 销售收入占实收资本比例
x5 净利润
利用上述五项指标及历史评级结果的821条样本数据开发多分类信用评级模型和聚类模型,如下：

将R语言加载包的网络链接，指向国内镜像，确保网络通畅；

镜像设置加载有2种方式，如下：
A.方法一：代码指定镜像
local({r <- getOption(“repos”)
r[“CRAN”] <- “http://mirrors.aliyun.com/CRAN/”
r[“CRANextra”] <- “http://mirrors.aliyun.com/CRAN/”
options(repos=r)})
B.方法二：手动修改镜像

(2)使用na.omit()命令删除有缺失的数据行；

可见数据无缺失值，删除后数据和原数据保持相同，可以进行下一步分析。
（3）对于读入R语言的附件1数据集，将评级结果grade这一列，利用factor函数转换为有序因子的数据类型。