Matlab使用随机森林补齐数据中缺失值代码

这是一段 Matlab 使用随机森林算法进行数据补齐的示例代码，其中缺失值会被随机森林算法自动填充。

% 假设数据矩阵为 A，其中包含缺失值 NaN
% 假设需要补全的列为 col
X = A(:, ~isnan(A(1,:))); % 非 NaN 列作为输入
Y = A(:, col); % 缺失值列作为输出
[bag rfParams] = rpclassificationforest(250, X, Y); % 训练随机森林，这里使用了 rpclassificationforest 函数
Y_fill = predict(bag, A(:, ~isnan(A(1,:)))); % 使用训练好的随机森林对样本进行预测，其中将填充 NaN 的自变量设为 mean
A_fill = A;
A_fill(:, col) = Y_fill; % 填充缺失值

另外需要注意的是，上面代码中的 `rpclassificationforest` 函数是由统计与机器学习 Toolbox 提供的函数，需要先安装并导入该 Toolbox 才能正常使用。