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    发布日期: 2023-09-16
  • 语言: Matlab
  • 标签: matlab  随机森林  

资源简介

根据随机森林的原理实现的matlab代码,里面有非常详细的注释,几乎每行都有,针对分类问题,可以运行,可以根据需要,修改到自己的算法中。

资源截图

代码片段和文件信息

clear all;  
rnode=cell(31);%3*1的单元数组  
% rchild_value=cell(31);%3*1的单元数组  
% rchild_node_num=cell(31);%3*1的单元数组  
sn=300; %随机可重复的抽取sn个样本  
tn=10;  %森林中决策树的数目
load(‘aaa.mat‘);  
n = size(r1);
%% 样本训练采用随机森林和ID3算法构建决策森林  
discrete_dim = [];
for j=1:tn  
    Sample_num=randi([1n]1sn);%从1至1000内随机抽取sn个样本  
    SData=r(Sample_num:);  
    [treediscrete_dim]= train_C4_5(SData 5 10 discrete_dim);  
    rnode{j1}=tree;  
end  
      
%% 样本测试  
load(‘aaa.mat‘);  
T = r;
%TData=roundn(T-1);  
TData = roundn(T-1);  
%统计函数,对输入的测试向量进行投票,然后统计出选票最高的标签类型输出  
result = statistics(tn rnode TData discrete_dim);  
gd = T(:end);
len = length(gd);
count = sum(result==gd);
fprintf(‘共有%d个样本,判断正确的有%d\n‘lencount);
    
    
 
      
      

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件    4218541  2017-09-05 15:59  random forest-matlab\aaa.mat

     文件        890  2017-09-06 10:16  random forest-matlab\rfmain.m

     文件        673  2017-09-06 10:19  random forest-matlab\statistics.m

     文件      13407  2017-09-06 10:16  random forest-matlab\train_C4_5.m

     文件       1947  2017-09-06 09:24  random forest-matlab\vote_C4_5.m

     目录          0  2017-09-06 10:58  random forest-matlab

----------- ---------  ---------- -----  ----

              4235458                    6


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