计算机视觉中的随机森林(Random Forest)算法MATLAB源码

简介：
本项目提供了一种基于Random Forest算法在计算机视觉领域的应用实现，采用MATLAB编程语言编写。代码旨在解决图像分类与目标检测等问题，具备高效准确的特点。 随机森林是一种分类算法，在集成学习中的Bagging算法范畴内，即引导聚合类算法。由于它不特别关注解决难题样本，因此模型性能可能受限。在理解随机森林之前，需要掌握三个概念：决策树、集成学习（多分类系统）和自助采样法（Bootstrap Sampling）。随机森林由多个决策树组成，并且最终输出的类别取决于这些个体树结果中的多数决定。 作为机器学习的一个分支——集成学习方法的一部分，随机森林具有多种优势。它能够对广泛的数据类型生成高精度的分类器；可以处理大量输入变量；在确定类别时评估变量的重要性；并能为一般化后的误差提供无偏差估计；对于不平衡分类数据集来说，也能平衡误差。 值得注意的是，在使用该源码时，请确保采用32位版本的MATLAB环境以保证程序运行成功。