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随机森林在Python中用于图像分类。

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简介：
请按照以下文件夹结构进行使用Python的随机森林图像分类：首先，建立“图像分类”文件夹，用于存放所有图像数据。其次，创建一个“数据集”文件夹，用于存储原始数据集。随后，创建一个“火车”文件夹，该文件夹将用于训练模型。在“火车”文件夹内，请将图像Cat1及其对应的训练图片（如train_img.jpg）以及图像Cat2及其对应的训练图片（如train_img.jpg）等放入其中。接着，创建“测试”文件夹，用于存放测试集数据，并将其中的测试图片（如test_img.jpg）放入该文件夹。最后，创建一个“导出目录”，用于存储训练好的模型和相关结果文件，包括数据.h5、标签.h5以及random_fo_image.py等文件。

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    本项目利用Matlab实现随机森林算法，应用于Caltech101数据集的图像分类任务，通过构建多棵随机决策树增强分类性能。 随机森林图像分类的Matlab代码实现使用了随机决策森林方法，并将其应用于Caltech101数据集的一个子集中进行图像分类任务。我们选取了该数据集中的十个类别，每个类别的前十五张图片用于训练模型，剩余的其他十五张图片则用来测试模型性能。 特征描述符d是多尺度密集SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征，其维度为128维。该项目基于Mang Shao和Tae-Kyun Kim在2014年6月20日发布的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。此Simple-RF工具包旨在逐步解释随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集及Caltech101图像分类任务上提供详细的指导说明。 主要运行脚本包括： - main.m：执行演示并展示结果 - main_guideline: 一步一步地演练重要功能 内部函数有： - getData.m：生成用于训练和测试的数据 - growTrees.m：生长随机森林，每个决策树都进行了相应的随机化处理。
     
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