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利用随机森林算法对Caltech101图像集进行分类的Matlab代码实现：randomised-decision-forest
资源介绍
随机森林图像matlab代码随机决策森林
我们将RF应用于Caltech101数据集的子集以进行图像分类。
使用提供的Caltech101数据集。
我们使用10个班级，每个班级使用15张图像进行训练，并使用每班其他15张图像进行测试。
给出了特征描述符d。
它们是多尺度的密集SIFT特征，其维数为128（有关描述符的详细信息，请参阅）。
该项目基于2014年6月20日由Mang
Shao和Tae-Kyun
Kim编写的“用于Matlab的简单随机森林工具箱”。
这个Simple-RF工具箱用于逐步说明随机化的决策森林（RF），并在多个玩具数据集和Caltech101图像分类数据集上提供了注释指南。
此代码受Karpathy的工具箱（1）和MSR关于随机森林的工作（2）的启发：
要运行的主要脚本（从主目录）是：main.m-运行演示脚本并显示结果main_guideline-分步演练
一些重要功能：
内部功能：
getData.m
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Generate
training
and
testing
data
growTrees.m
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Grow
random
forest,
each
dec