随机森林分类代码matlab

在 MATLAB 中使用随机森林进行分类的代码示例如下：

%载数据集
load fisheriris;

 将特征和标签分开
X = meas;
Y = species;

% 创建随机森林分类器
numTrees = 100; % 设置决策树数量
Mdl = TreeBagger(numTrees, X, Y, 'Method', 'classification');

% 预测新样本的标签
newData = [5.9, 3.0, 5.1, 1.8]; % 新样本的特征值
predictedLabel = predict(Mdl, newData);

disp(['预测结果: ' char(predictedLabel)]);

这是一个简单的示例，加载了鸢尾花数据集（`fisheriris`），将特征和标签分开，并使用 `TreeBagger` 函数创建了一个包含100个决策树的随机森林分类器。然后，使用这个分类器对新样本进行预测，输出预测结果。

请注意，这只是一个基本的示例代码，实际应用中可能需要根据数据集和具体需求进行调整。