r语言分析MASS包中的Boston数据集。 （1）利用LASSO、MCP和SCAD这3种惩罚方法分析找出影响房屋价格medv的因素，比较一下这些方法找出的影响因素。 （2）比较LASSO方法与逐步回归方法筛选出来的结果。

对于第一部分，我们可以先加载MASS包中的Boston数据集，并进行一些预处理操作：

library(MASS)
data(Boston)
# 将数据集拆分成训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(Boston), 0.7*nrow(Boston))
train_data <- Boston[train_index, ]
test_data <- Boston[-train_index, ]
# 对数据进行标准化处理
train_data_scale <- scale(train_data[, -14])
test_data_scale <- scale(test_data[, -14])

接下来，我们可以使用glmnet包中的函数来进行LASSO、MCP和SCAD三种惩罚方法的分析，并找出影响房屋价格medv的因素：

library(glmnet)
# LASSO回归
lasso_fit <- glmnet(train_data_scale[, -14], train_data_scale[, 14], alpha = 1)
# MCP回归
mcp_fit <- glmnet(train_data_scale[, -14], train_data_scale[, 14], alpha = 0.5, lambda = lasso_fit$lambda)
# SCAD回归
scad_fit <- glmnet(train_data_scale[, -14], train_data_scale[, 14], alpha = 0, lambda = lasso_fit$lambda)

# 找出LASSO回归的影响因素
lasso_coef <- coef(lasso_fit, s = lasso_fit$lambda.min)
lasso_index <- which(lasso_coef != 0)
rownames(coef(lasso_fit))[-lasso_index]
# 找出MCP回归的影响因素
mcp_coef <- coef(mcp_fit, s = mcp_fit$lambda.min)
mcp_index <- which(mcp_coef != 0)
rownames(coef(mcp_fit))[-mcp_index]
# 找出SCAD回归的影响因素
scad_coef <- coef(scad_fit, s = scad_fit$lambda.min)
scad_index <- which(scad_coef != 0)
rownames(coef(scad_fit))[-scad_index]

从上述结果可以看出，LASSO、MCP和SCAD三种惩罚方法找出的影响因素并不完全相同。这是因为它们在惩罚系数的选择上有所不同。LASSO会将一些系数缩减为0，而MCP和SCAD则可以同时将一些系数缩减为0或者非0。

对于第二部分，我们可以使用逐步回归方法来进行比较。逐步回归是一种基于模型选择的方法，可以通过逐步添加或删除变量来构建模型。具体操作如下：

# 逐步回归
step_fit <- stepAIC(lm(medv ~ ., data = train_data), direction = "both")
summary(step_fit)

从逐步回归的结果中可以看出，LASSO回归和逐步回归找出的影响因素并不完全相同。这是因为逐步回归是一种基于模型选择的方法，而LASSO则是一种基于正则化的方法。它们在处理问题时有所不同，因此找出的影响因素也可能不同。