去偏重心的随机森林图像Matlab代码

经过验证的matlab随机森林代码，确保有效性。今年的内部文档详细解释了其操作步骤及应用场景。

Stavros Tsogkas在巴黎CentraleSupelec开发了随机森林图像MATLAB代码，用于脑分割。该代码可用于训练和评估CNN，详细信息可在我们在ISBI 2016上发布的实验中找到。我们的代码根据MIT许可证发布。如果您发现我们的代码或CNN生成的概率图对您的研究有帮助，请引用：@inproceedings{shakeri2016subcortical, Author={Shakeri, Mahsa and Tsogkas, Stavros and Ferrante, Enzo and Lippe, Sarah and Kadoury, Samuel and Paragios, Nikos and Kokkinos, Iasonas}, Title={Sub-cortical Brain Structure Segmentation Using F-CNNs}, Booktitle={International Symposium on Biomedical}

提供SVM、BP神经网络、随机森林的Matlab代码。

在这个实验中，您将使用提供在files_for_lab文件夹中的CSV文件。任务要求应用随机森林算法，但限制条件是必须使用SMOTE进行数据增强。请注意，由于SMOTE仅适用于数值数据，因此我们将首先对分类变量进行编码。

E. Feczko博士的论文介绍了功能随机森林（FRF）的使用。RFAnalysis软件包分为两部分：一部分是使用随机森林子组检测（RFSD）工具分析横截面数据，另一部分是使用FRF工具分析纵向轨迹。简短介绍指导用户安装软件包，获取FRF代码的方法可以在GitHub上找到。该存储库为稳定版本，供公众使用。FRF有源版本和编译版本，源版本需要MATLAB 2016或更高版本以及MATLAB的机器学习和统计工具箱，编译版本有简化的依赖关系。

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的划分变量。这一步骤增强了树之间的差异性，进一步提升了模型的预测准确度。而且，每棵树都会生长至最大规模而不进行剪枝，保持了树的复杂性和信息量。预测时，随机森林算法使用多数投票法进行分类（即，每棵树对类别的投票数决定最终类别），或者使用平均值进行回归（即，各树预测值的平均数为最终预测值）。这种投票或平均的方法允许随机森林算法具有很高的准确性和稳定性。然而，随机森林算法在处理大规模数据集时，面临着性能挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了不同的解决方案。例如，Apache Mahout通过将数据分割成小块并在每个小块上构建决策树来减轻内存压力，但这样可能会导致生成的模型较弱且有偏。Apache Spark的PLANET实现则利用Spark的内存管理能力，可以将数据缓存在内存中，有效加快处理过程，并提升模型性能。文章中提到的基于Apache Hadoop的实现，则需要其他技术来辅助提升性能和处理大规模数据集。为了适应大数据和不平衡数据等问题，文章还介绍了如何在map-reduce框架下构建随机森林模型。这种方法不仅生成预测结果，还提供了一套评估和诊断方案，能够根据不同的需求提供洞察力、交互性和改进的整体用户体验。在算法的实现过程中，定义了一系列符号表示不同的变量，例如目标变量、预测变量、样本权重等。这些符号有助于简化算法描述，并确保整个文档的一致性。此外，随机森林算法的工作流程分为多个阶段，通过一系列map-reduce任务来构建决策树。每个决策树是在自己的自助样本集上生长的，并且每棵树都独立构建，不依赖于其他树的结构和结果，这使得算法非常适合分布式处理。在数据预处理方面，随机森林算法

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

随机森林是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过构建多个决策树，并将它们的预测结果结合，以提高模型的预测准确性和鲁棒性。本资源提供了在Matlab环境中实现随机森林分类模型的完整代码。代码包括数据预处理、模型训练、结果评估和可视化，并配有详细注释，帮助用户理解算法细节和在Matlab中的应用。此外，还提供了样例数据集用于性能测试，以及性能评估工具帮助用户优化分类模型效果。应用指南和扩展建议则帮助用户根据需求调整模型参数，以适应不同的分类任务。

本软件包实现了灰度和彩色图像的去噪，使用了斯塔菲斯氏菌通用降噪网络（UDNet），这是一种新型CNN架构。该代码首次在2018年6月的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中展示。如果您在研究中使用此代码，请引用相应论文。详细信息和许可证请参阅LICENSE.txt文件。UDNET_DENOISE_DEMO函数展示了灰度和彩色图像去噪的训练模型，所有相关文件均在network-inference文件夹中。另外，BSDSValidation脚本可用于验证BSDS68数据集上每个模型的性能。matlab/custom_layers文件夹包含了CVPR中描述的所有CNN层，而matlab/+misc文件夹则包含其他辅助功能。matlab/custom_mex文件夹中的cpu和gpu mex文件用于定义非本地网络层。