基于MATLAB的随机森林算法进行苹果病害识别

基于MATLAB的随机森林算法进行苹果病害识别

随机森林(Random Forest)是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归任务。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于随机森林算法的苹果病害识别。我们将使用MATLAB内置的统计和机器学习工具箱来构建和评估随机森林模型。

首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。训练数据集包含了已知标记的苹果图像，每个图像对应一种病害类型。测试数据集包含了未知标记的苹果图像，我们将使用随机森林模型对其进行分类预测。为了简化问题，我们将使用预处理过的图像数据，即提取了苹果图像的特征向量作为输入。

接下来，我们需要导入MATLAB的统计和机器学习工具箱，并加载准备好的训练数据集和测试数据集。假设我们已经将图像特征保存在名为"train_features.mat"和"test_features.mat"的文件中，标记信息保存在"train_labels.mat"文件中。

% 导入数据
train_features = load('train_features.mat'