基于Matlab的随机森林图像分类代码-Caltech101: 使用随机化决策森林对Caltech101数据集中的图像进行分类...

简介：
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。