随机森林的matlab代码

以下是一个使用Matlab实现的简单随机森林分类器的示例代码：

% 载入数据集
load fisheriris
X = meas(:,1:2); % 使用前两个特征作为示例

 构建随机森林
numTrees = 100; % 决策树的数量
B = TreeBagger(numTrees, X, species, 'Method', 'classification');

% 预测新样本
newX = [5.9, 3.0; 6.2, 2.8]; % 新样本特征
[~, scores] = predict(B, newX); % 预测样本类别

% 可视化结果
gscatter(X(:,1), X(:,2), species, 'rgb')
hold on
gscatter(newX(:,1), newX(:,2), scores, 'cm', 'x', 10, 'on')
legend('setosa', 'versicolor', 'virginica', 'Location', 'best')
hold off

这个示例使用了鸢尾花数据集中的前两个特征来构建一个具有100个决策树的随机森林分类器。然后，使用该分类器对新样本进行预测，并将预测结果可视化展示。