随机森林回归分宜预测，比向量机精度好点随机森林 论文作者写的随机森林代码，采用matlab混合编程，需要安装Fortran compiler。。。 (An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo Breiman and Adele Cutler. This tool is for windows MATLAB R13 only)

主要介绍了Python实现的随机森林算法,结合实例形式详细分析了随机森林算法的概念、原理、实现技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

随机森林算法是基于决策树而来。主要有两方面的问题：一是，在决策树中基于同样的数据，同样的特征，按照同样的决策树算法，只能建一颗树，同样的树复制上千万次没有意义，所以建立随机森林的第一个问题就是---怎么建立不同的树。二是，如果建立了不同的树组成的森林后，每个树都会得到自己的分类结果，如何从每棵树的各自决策下得到总体最终的结果

随机森林算法介绍，详细介绍随机森林算法的原理，流程，功能，特性。

针对单一的分类器用于旋转机械故障诊断时存在准确率不高的问题,提出一种基于随机森林算法的旋转机械齿轮组故障诊断方法。该方法利用随机森林多分类器组合决策树的思想,通过多分类器的组合学习提高故障诊断的准确率,并在风力涡轮动力传动系统故障诊断模拟器系统上进行了多工况多故障的实验验证。首先,收集多工况、多故障的齿轮传感器信号,提取传感器信号的时域特征作为随机森林的输入特征量。然后,利用构建好的随机森林模型进行齿轮组的故障诊断,并将随机森林算法的分类结果与支持向量机方法的分类结果进行对比。通过对故障诊断结果的分析,随机森林算法避免了复杂的寻参过程和传统分类器的过拟合现象,能够处理大规模数据集,通过分类器的组合,提高了故障诊断准确率,并缩短了分类模型的预测时间,具有较好的应用前景。

为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。

matlab实现的随机森林算法，利用分类器可做回归或预测

随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。

在线随机森林算法包（online-random-forests），在linux系统下安装调试。 可用于机器学习研究。

主要是基于MATLAB的对图像特征的分类随机森林算法，想要更多MATLAB资源，联系我谢谢支持