R软件中——决策树（分类与回归树）分析疑问

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如果一组数据样本事先无分类信息，但是根据已有的文献研究可以大致的将其划分为5类，并且每组样本是否属于哪一类事先也不知道。

问题就是如果想将这些样本划分到上述5类中的某一类，有什么统计方法没？可以用分类与回归树的方法么？
ths。
望指点？谢谢！

eg：分类与回归树，资料来源：http://www.statmethods.net/advstats/cart.html
Classification Tree example Let's use the data frame kyphosis to predict a type of deformation (kyphosis) after surgery, from age in months (Age), number of vertebrae involved (Number), and the highest vertebrae operated on (Start).
# Classification Tree with rpart
library(rpart)

# grow tree
fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start,
   method="class", data=kyphosis)

printcp(fit) # display the results
plotcp(fit) # visualize cross-validation results
summary(fit) # detailed summary of splits

# plot tree
plot(fit, uniform=TRUE,
   main="Classification Tree for Kyphosis")
text(fit, use.n=TRUE, all=TRUE, cex=.8)

# create attractive postscript plot of tree
post(fit, file = "c:/tree.ps",
   title = "Classification Tree for Kyphosis")

疑问：这里的Kyphosis是事先已分类好的变量吗？如果没有这个事先已分类好的因变量还可以做决策树分析吗？

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关键词：r软件 决策树 formation involved Methods 软件 分析法 因变量

求高手指点一二，不甚感激》

ccc0556 发表于 2012-7-16 22:43
求高手指点一二，不甚感激》

。。不就是。。聚类么。。亲。。

wyfhdl 发表于 2012-7-17 08:43
。。不就是。。聚类么。。亲。。

ths~聚类也有不同的方法啊，这里主要想用的是分类与回归树的方法做分类，spss里面有CART这个选项，但好像需要事先有因变量的分类信息才行。

友情帮顶

嗯，这个想法不错，顶一下。

trier2006 发表于 2012-7-17 09:36
友情帮顶

谢谢

ccc0556 发表于 2012-7-17 09:20
ths~聚类也有不同的方法啊，这里主要想用的是分类与回归树的方法做分类，spss里面有CART这个选项，但好像 ...

说实话，没太明白您的意思。但是分类和聚类是不一样的，不可混为一谈哈。你用CART，就是分类与回归树，是用来做分类的，不是聚类的。一个supervised learning，一个是unsupervised problem。

刚查了一下：分类是指有监督的学习，即要分类的样本是有标记的,类别是已知的；聚类是指无监督的学习，样本没有标记，根据某种相似度度量把样本聚为k类。

那么如果一组数据样本事先无分类信息，但是根据已有的文献研究可以大致的将其划分为5类，并且每组样本是否属于哪一类事先也不知道。

问题就是如果想将这些样本划分到上述5类中的某一类，有什么统计方法没？
ths。

求解----