r语言随机森林手写数字识别

以下是使用R语言实现随机森林手写数字识别的示例代码：

# 导入需要的库
library(randomForest)
library(MASS)
library(reshape2)

# 读取Mnist数据集
train <- read.table("train.csv", header = TRUE, sep = ",")
test <- read.table("test.csv", header = TRUE, sep = ",")

# 将数据集转换为矩阵形式
train.matrix <- data.matrix(train)
test.matrix <- data.matrix(test)

# 将数据集转换为数组形式
train.array <- array(train.matrix[, -1], dim = c(28, 28, nrow(train.matrix)))
test.array <- array(test.matrix[, -1], dim = c(28, 28, nrow(test.matrix)))

# 将数组转换为数据框形式
train.df <- melt(train.array, id.vars = c("X1", "X2"))
test.df <- melt(test.array, id.vars = c("X1", "X2"))

# 重命名数据框的列名
colnames(train.df) <- c("x", "y", "value")
colnames(test.df) <- c("x", "y", "value")

# 将数据框转换为随机森林需要的格式
train.rf <- dcast(train.df, y ~ x, value.var = "value")
test.rf <- dcast(test.df, y ~ x, value.var = "value")

# 训练随机森林模型
rf.model <- randomForest(y ~ ., data = train.rf, ntree = 500, importance = TRUE)

# 预测测试集
rf.pred <- predict(rf.model, test.rf)

# 输出预测结果
print(rf.pred)

上述代码中，我们首先导入了需要的库，然后读取了Mnist数据集，并将其转换为随机森林需要的格式。接着，我们训练了随机森林模型，并使用测试集进行了预测。最后，我们输出了预测结果。