请利用随机森林神经网络编写一个简单的图像二分类matlab算法

好的，下面是一个简单的基于随机森林神经网络的图像二分类MATLAB算法：

1. 加载数据集：将图像数据集加载到MATLAB中。

2. 数据预处理：对图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像缩放等操作。

3. 特征提取：使用特征提取算法从图像中提取特征，例如Haar小波变换、SIFT、HOG等。

4. 数据分割：将提取的特征数据集分为训练集和测试集。

5. 模型训练：使用随机森林神经网络算法对训练集进行训练，得到模型。

6. 模型测试：使用测试集对模型进行测试，计算分类准确率、召回率、F1-score等评价指标。

7. 模型应用：使用已训练好的模型对新的图像进行分类预测。

下面是一个简单的代码示例：

%加载数据集
data = imageDatastore('image_folder','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');

%数据预处理
%...

%特征提取
features = extract_features(data);

%数据分割
[trainData,testData] = split_data(features,0.8);

%模型训练
model = fitcensemble(trainData,'Label','Method','RUSBoost');

%模型测试
[label,score] = predict(model,testData);
accuracy = sum(label==testData.Labels)/numel(testData.Labels);

%模型应用
newImage = imread('new_image.jpg');
newFeatures = extract_features(newImage);
[label,score] = predict(model,newFeatures);

需要注意的是，特征提取算法需要根据具体的图像分类任务进行选择，模型参数也需要根据具体情况进行调整。