r语言随机森林特征筛选至原数据集64%维度的代码

在R语言中，可以使用`randomForest`库中的`importance()`函数来获取随机森林算法的特征重要性。下面是一个示例代码，该代码使用随机森林算法选取前64%最重要的特征，达到目标维度的要求。

#加载随机森林库
library(randomForest)

#加载数据集
data(iris)

#将数据集分成训练集和测试集
trainIndex <- sample(1:nrow(iris), 0.8*nrow(iris))
trainData <- iris[trainIndex, ]
testData <- iris[-trainIndex, ]

#设置随机森林参数
rf <- randomForest(Species ~ ., data=trainData, ntree=1000, importance=TRUE)

#获取特征重要性
importance <- importance(rf)

#根据重要性排序
sorted_importance <- sort(importance[,1], decreasing=TRUE)

#计算目标维度
target_dim <- round(nrow(trainData)*0.64)

#选取前target_dim个最重要的特征
selected_features <- names(sorted_importance[1:target_dim])

#筛选出选定的特征
filtered_trainData <- trainData[,c(selected_features, "Species")]
filtered_testData <- testData[,c(selected_features, "Species")]

在上面的代码中，我们使用了`iris`数据集来进行演示。首先，我们将数据集分成训练集和测试集。然后，我们设置随机森林算法的参数，其中`importance=TRUE`表示要获取特征重要性。接着，我们使用`importance()`函数来获取特征重要性，并根据重要性进行排序。接着，我们计算目标维度，即选取前64%最重要的特征。最后，我们选取前`target_dim`个最重要的特征，并将其与目标变量一起作为新的数据集。