基于随机森林算法的RF数据分类及MATLAB代码

简介：
本项目采用随机森林算法进行RF（射频）数据分类，并提供相应的MATLAB实现代码，适用于无线通信信号处理和机器学习研究。 随机森林是一种用于解决分类和回归问题的集成学习算法。它由多个决策树组成，每个决策树都是通过对训练数据进行自助采样（bootstrap）得到的。基于随机森林的数据分类步骤如下： 1. 准备数据集：将数据集划分为特征矩阵（X）和目标变量（y）。 2. 随机选择样本：对于每个决策树，从样本集中随机选择一部分样本进行训练，这样每个决策树都使用了不同的样本。 3. 构建决策树：使用选定的训练样本构建决策树模型。在每个节点上，通过选择最佳特征和划分标准来进一步细分数据集。 4. 重复步骤2和3：重复上述过程以构建多个独立的决策树。 5. 进行预测：对于分类问题，通过投票或多数表决确定最终类别；对于回归问题，则计算所有决策树结果的平均值作为最终预测。