本文介绍了如何使用MATLAB实现随机森林算法进行数据分类。通过创建决策树的集成，随机森林能有效提高预测准确性。文章展示了从数据准备到模型评估的完整流程，包括训练数据的使用、分类器构建、性能指标计算以及结果可视化。
使用随机森林算法进行数据分类的MATLAB代码实现
随机森林是一种强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。它由多个决策树组成，通过集成学习的方式来提高预测准确性。本文将展示如何使用MATLAB实现随机森林算法进行数据分类。
首先，我们需要准备一些数据来训练和测试我们的随机森林分类器。假设我们有一个包含多个特征和相应标签的数据集。在这个例子中，我们将使用一个虚构的数据集来说明实现过程。
% 生成样本数据
rng(1); % 设置随机数种子以保证结果的可重复性
% 特征数据
features = randn(100,
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