matlab 随机森林分类源代码

随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在Matlab中，可以使用集成学习工具箱来实现随机森林分类。

下面是一个简单的随机森林分类的Matlab源代码示例：

% 加载数据集
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3);
Xtrain = X(cv.training, :);
Ytrain = Y(cv.training, :);
Xtest = X(cv.test, :);
Ytest = Y(cv.test, :);

% 使用随机森林进行分类
randomForest = TreeBagger(50, Xtrain, Ytrain, 'Method', 'classification');
% 这里的参数50表示使用50个决策树作为随机森林的基学习器

% 预测测试集的类别
Ypred = predict(randomForest, Xtest);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(strcmp(Ypred, Ytest)) / numel(Ytest) * 100;
% strcmp用于比较两个字符串是否相等

% 显示结果
disp(['分类准确率：', num2str(accuracy), '%']);

以上代码做了以下几个主要步骤：
1. 加载fisheriris数据集。
2. 将数据集划分为训练集和测试集。
3. 使用`TreeBagger`函数构建随机森林分类器，其中`50`表示使用50个决策树。
4. 使用训练好的随机森林进行测试集上的分类预测。
5. 计算准确率。
6. 显示结果。

这个例子给出了一个简单的随机森林分类的Matlab源代码示例，可以根据实际需求进行更多的参数调整和性能评估。