3.8075906433424060e-02 5.0680118739818661e-02 6.1696206518688526e-02 2.1872354994955844e-02 -4.4223498424446360e-02 -3.4820762837698575e-02 -4.3400845652026870e-02 -2.5922619981828200e-03 1.9908420876318327e-02 -1.7646125159805223e-02
-1.8820165277910351e-03 -4.4641636506989019e-02 -5.1474061238806081e-02 -2.6327834717351825e-02 -8.4487241112169847e-03 -1.9163339748221962e-02 7.4411564078759374e-02 -3.9493382874091904e-02 -6.8329743624421457e-02 -9.2204049626829987e-02
8.5298906296678259e-02 5.0680118739818661e-02 4.4451213336594096e-02 -5.6706105549342526e-03 -4.5599451282647488e-02 -3.4194465914119523e-02 -3.2355932239765663e-02 -2.5922619981828200e-03 2.8637705189401260e-03 -2.5930338989474642e-02
-8.9062939352260326e-02 -4.4641636506989019e-02 -1.1595014505212747e-02 -3.6656446798560609e-02 1.2190568761799961e-02 2.4990593364102105e-02 -3.6037570043852732e-02 3.4308858877726264e-02 2.2692022566744480e-02 -9.3619113301358046e-03
5.3830603742480729e-03 -4.4641636506989019e-02 -3.6384692204473476e-02 2.1872354994955844e-02 3.9348516125931841e-03 1.5596139510416133e-02 8.1420836051921078e-03 -2.5922619981828200e-03 -3.1991444941355925e-02 -4.6640873563648183e-02
-9.2695477803279885e-02 -4.4641636506989019e-02 -4.0695940499997064e-02 -1.9442093329879302e-02 -6.8990649872066698e-02 -7.9287844411812178e-02 4.1276823841975736e-02 -7.6394503750000994e-02 -4.1180385188007852e-02 -9.6346156541664688e-02
-4.5472477940025686e-02 5.0680118739818661e-02 -4.7162812943282485e-02 -1.5999222636143038e-02 -4.0095639849842969e-02 -2.4800012060433557e-02 7.7880799701796793e-04 -3.9493382874091904e-02 -6.2912949916251182e-02 -3.8356659733978768e-02
6.3503675590560943e-02 5.0680118739818661e-02 -1.8947058402846533e-03 6.6629674013527249e-02 9.0619881679264366e-02 1.0891438112369677e-01 2.2868634821540387e-02 1.7703354483567170e-02 -3.5816728101549185e-02 3.0644094143683228e-03
4.1708444884443613e-02 5.0680118739818661e-02 6.1696206518688526e-02 -4.0099317492296872e-02 -1.3952535544021503e-02 6.2016856567301644e-03 -2.8674294435678593e-02 -2.5922619981828200e-03 -1.4956475024911264e-02 1.1348623244037740e-02
-7.0900247097162555e-02 -4.4641636506989019e-02 3.9062152967189595e-02 -3.3213576104824352e-02 -1.2576582685820374e-02 -3.4507614375909039e-02 -2.4992656631591521e-02 -2.5922619981828200e-03 6.7736326110286085e-02 -1.3504018244970514e-02
-9.6328016254299459e-02 -4.4641636506989019e-02 -8.3808423455233108e-02 8.1008722200107963e-03 -1.0338947132709493e-01 -9.0561189036235334e-02 -1.3947743219330313e-02 -7.6394503750000994e-02 -6.2912949916251182e-02 -3.4214552819144060e-02
2.7178291080365395e-02 5.0680118739818661e-02 1.7505911489571573e-02 -3.3213576104824352e-02 -7.0727712530158542e-03 4.5971540304000781e-02 -6.5490672476549286e-02 7.1209979753635355e-02 -9.6433222891784118e-02 -5.9067194308152313e-02
1.6280675727306734e-02 -4.4641636506989019e-02 -2.8840007687307174e-02 -9.1134812486705144e-03 -4.3208655366135948e-03 -9.7688858945359901e-03 4.4958461646062806e-02 -3.9493382874091904e-02 -3.0751209864556320e-02 -4.2498766648813475e-02
5.3830603742480729e-03 5.0680118739818661e-02 -1.8947058402846533e-03 8.1008722200107963e-03 -4.3208655366135948e-03 -1.5718706668537100e-02 -2.9028298070691021e-03 -2.5922619981828200e-03 3.8393248211697657e-02 -1.3504018244970514e-02
4.5340983335463166e-02 -4.4641636506989019e-02 -2.5606571465664467e-02 -1.2556351942406776e-02 1.7694380194604481e-02 -6.1283579060483255e-05 8.1774839686933512e-02 -3.9493382874091904e-02 -3.1991444941355925e-02 -7.5635621967491143e-02
-5.2737554842064792e-02 5.0680118739818661e-02 -1.8061886948498168e-02 8.0401156788472303e-02 8.9243928821063231e-02 1.0766178727653862e-01 -3.9719207847939801e-02 1.0811110062954443e-01 3.6055790089831855e-02 -4.2498766648813475e-02
-5.5145549788105895e-03 -4.4641636506989019e-02 4.2295589188832305e-02 4.9415320544845931e-02 2.4574144485610135e-02 -2.3860566675064945e-02 7.4411564078759374e-02 -3.9493382874091904e-02 5.2279999796781183e-02 2.7917050903376577e-02
7.0768752492600048e-02 5.0680118739818661e-02 1.2116851120167067e-02 5.6301061932318465e-02 3.4205814493018037e-02 4.9416173383685619e-02 -3.9719207847939801e-02 3.4308858877726264e-02 2.7367707542609036e-02 -1.0776975004663863e-03
-3.8207401037986574e-02 -4.4641636506989019e-02 -1.0517202431331869e-02 -3.6656446798560609e-02 -3.7343734133440706e-02 -1.9476488210011498e-02 -2.8674294435678593e-02 -2.5922619981828200e-03 -1.8118267307896747e-02 -1.7646125159805223e-02
-2.7309785684927913e-02 -4.4641636506989019e-02 -1.8061886948498168e-02 -4.0099317492296872e-02 -2.9449126784124651e-03 -1.1334628203483651e-02 3.7595186037888667e-02 -3.9493382874091904e-02 -8.9440189577978009e-03 -5.4925087393317605e-02
-4.9105016391045239e-02 -4.4641636506989019e-02 -5.6863121608210582e-02 -4.3542188186033136e-02 -4.5599451282647488e-02 -4.3275771306015960e-02 7.7880799701796793e-04 -3.9493382874091904e-02 -1.1900684801508105e-02 1.5490730158872449e-02
-8.5430400901240780e-02 5.0680118739818661e-02 -2.2373135244021757e-02 1.2151308325382719e-03 -3.7343734133440706e-02 -2.6365754369381218e-02 1.5505359213366246e-02 -3.9493382874091904e-02 -7.2128454601956063e-02 -1.7646125159805223e-02
-8.5430400901240780e-02 -4.4641636506989019e-02 -4.0503299880464477e-03 -9.1134812486705144e-03 -2.9449126784124651e-03 7.7674279656778245e-03 2.2868634821540387e-02 -3.9493382874091904e-02 -6.1176595094334471e-02 -1.3504018244970514e-02
4.5340983335463166e-02 5.0680118739818661e-02 6.0618394444807620e-02 3.1053343626348210e-02 2.8702003060213515e-02 -4.7346701309279871e-02 -5.4445759064288085e-02 7.1209979753635355e-02 1.3359898001300774e-01 1.3561183068907900e-01
-6.3635170195123450e-02 -4.4641636506989019e-02 3.5828716745546885e-02 -2.2884964023615562e-02 -3.0463969842435063e-02 -1.8850191286432425e-02 -6.5844676111561718e-03 -2.5922619981828200e-03 -2.5952424435189407e-02 -5.4925087393317605e-02
-6.7267708646143010e-02 5.0680118739818661e-02 -1.2672826579093664e-02 -4.0099317492296872e-02 -1.5328488402222633e-02 4.6359433477825016e-03 -5.8127396868375154e-02 3.4308858877726264e-02 1.9199033078567133e-02 -3.4214552819144060e-02
-1.0722563160735810e-01 -4.4641636506989019e-02 -7.7341551011947729e-02 -2.6327834717351825e-02 -8.9629942745083638e-02 -9.6197861348446920e-02 2.6550272625627459e-02 -7.6394503750000994e-02 -4.2572104922794181e-02 -5.2198044153010954e-03
-2.3677247233908360e-02 -4.4641636506989019e-02 5.9540582370926687e-02 -4.0099317492296872e-02 -4.2847545566245225e-02 -4.3588919767805497e-02 1.1823721409279177e-02 -3.9493382874091904e-02 -1.5998267758138653e-02 4.0343371647880703e-02
5.2606060237502285e-02 -4.4641636506989019e-02 -2.1295323170140878e-02 -7.4528024429659501e-02 -4.0095639849842969e-02 -3.7639098993804361e-02 -6.5844676111561718e-03 -3.9493382874091904e-02 -6.0925418610229736e-04 -5.4925087393317605e-02
6.7136214041580489e-02 5.0680118739818661e-02 -6.2059541358082419e-03 6.3186803319790985e-02 -4.2847545566245225e-02 -9.5884712886657369e-02 5.2321737254236951e-02 -7.6394503750000994e-02 5.9423800444794062e-02 5.2769692392384840e-02
-6.0002631744103904e-02 -4.4641636506989019e-02 4.4451213336594096e-02 -1.9442093329879302e-02 -9.8246769694181144e-03 -7.5768466620092772e-03 2.2868634821540387e-02 -3.9493382874091904e-02 -2.7128645554326453e-02 -9.3619113301358046e-03
-2.3677247233908360e-02 -4.4641636506989019e-02 -6.5485618199257800e-02 -8.1413765817132014e-02 -3.8719686991641841e-02 -5.3609670545070515e-02 5.9685012862411090e-02 -7.6394503750000994e-02 -3.712834601047362
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
1、资源内容:基于Matlab实现随机森林思想的组合分类器设计(源码+数据+文件说明).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,作为“参考资料”使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
基于Matlab实现随机森林思想的组合分类器设计(源码+数据+文件说明).rar (59个子文件)
基于Matlab实现随机森林思想的组合分类器设计(源码+数据+文件说明)
RF_MexStandalone-v0.02
randomforest-matlab
RF_Reg_C
regRF_train.m 12KB
compile_linux.m 802B
regRF_predict.m 917B
说明文档.txt 2KB
Makefile 2KB
src
mex_regressionRF_train.cpp 11KB
qsort.c 5KB
diabetes_C_wrapper.cpp 10KB
reg_RF.h 412B
cokus_test.cpp 1KB
mex_regressionRF_predict.cpp 2KB
reg_RF.cpp 38KB
cokus.cpp 5KB
mexRF_train.mexw32 28KB
data
Y_diabetes.txt 11KB
diabetes.mat 259KB
X_diabetes.txt 108KB
tutorial_RegRF.m 9KB
mexRF_predict.mexw32 20KB
Compile_Check_kcachegrind 611B
compile_windows.m 651B
diabetes_C_devc.dev 1KB
Version_History.txt 245B
Compile_Check_memcheck 555B
test_RegRF_extensively.m 1KB
RF_Class_C
rfsub.o 10KB
classRF_train.m 14KB
compile_linux.m 407B
mexClassRF_predict.mexw32 20KB
precompiled_rfsub
win64
rfsub.o 10KB
win32
rfsub.o 7KB
test_ClassRF_extensively.m 604B
说明文档.txt 2KB
Makefile 3KB
src
rfutils.cpp 9KB
qsort.c 5KB
rf.h 4KB
cokus_test.cpp 1KB
mex_ClassificationRF_predict.cpp 5KB
classTree.cpp 8KB
rfsub.f 15KB
twonorm_C_wrapper.cpp 9KB
mex_ClassificationRF_train.cpp 8KB
classRF.cpp 31KB
cokus.cpp 5KB
data
Y_twonorm.txt 600B
X_twonorm.txt 94KB
twonorm.mat 48KB
tutorial_ClassRF.m 10KB
classRF_predict.m 2KB
twonorm_C_devcpp.dev 2KB
Makefile.windows 2KB
Compile_Check 788B
compile_windows.m 1KB
mexClassRF_train.mexw32 32KB
Version_History.txt 1KB
文件说明.txt 387B
main.m 2KB
data.mat 84KB
共 59 条
- 1
资源评论
Matlab仿真实验室
- 粉丝: 2w+
- 资源: 2180
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功