matlab随机森林算法示例

在MATLAB中使用随机森林算法可以通过以下步骤实现：

1. 准备数据集：将数据集划分为训练集和测试集。每个样本应该包含特征向量和对应的类别标签。

2. 构建随机森林：使用`TreeBagger`函数构建一个随机森林模型。可以指定生成的决策树数量、特征子集大小等参数。

3. 训练随机森林：使用`train`方法训练随机森林模型。将训练集的特征向量和类别标签作为输入。

4. 预测：使用`predict`方法对测试集进行预测。将测试集的特征向量作为输入，返回预测的类别标签。

下面是一个示例代码：

% 假设已有训练集trainData和测试集testData

% 构建随机森林模型
numTrees = 100; % 决策树数量
bag = TreeBagger(numTrees, trainData(:,1:end-1), trainData(:,end), 'Method', 'classification');

% 训练随机森林模型
model = train(bag, trainData(:,1:end-1), trainData(:,end));

% 预测
predictions = predict(model, testData(:,1:end-1));

% 输出预测结果
disp(predictions);