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森林 mAtlAB

n = 300; 定义表示森林的矩阵大小 Plight = .000005; Pgrowth = .01; 定义闪电和生长的概率 UL = [n 1:n-1]; DR = [2:n 1]; 定义上左, 下右邻居 veg=zeros(n,n); 初始化表示森林的矩阵 imh = image(cat(3,veg,veg,veg)); 可示化表示森林的矩阵 %...

http://bbs.pinggu.org/thread-3708607-1-1.html这个网有可以下载不用重金

TreeBagger实现了一种bagged decision tree algorithm(袋装决策树算法),而不是随机森林。 但可以通过适当的参数设置NVarToSample值来实现类似随机森林的算法。

利用随机森林进行训练跟预测 % by YangL s=['rf/train_',num2str(set),'.rf']; trainall=load(s); [N D] =size(trainall); train=zeros(N,D); for i=1:D-1 for j=1:N train(j,i)=trainall(j,i); end

随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。

function ck close all clear all I=imread('ck.bmp'); %读取图像 subplot(3,3,1) imshow(I) %显示原始图像 title('原始图像') P1=imnoise(I,'gaussian',0.02) %加入高斯躁声 subplot(3,3,2) imshow(P1) %加入高斯躁声后显示图像 title('加入高...

随机森林顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输 入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪...

Found out how to inspect the trees, by running the view() command. E.g. for inspecting the first tree of the example: view(B.Trees{1})

这个真的有。

森林失火,派多少消防队员去救火?人数多则火灾损失小但救援费用可能大,反之则火灾损失大而救援费用可能小. 问题分析:损失费包括森林烧毁的面积,与火灾延续时间有关,从而与消防队员人数有关,人越多灭火越快. 救援费与消防队员人数有关,也与...

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