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我们介绍了为多波长数据分类调用随机的森林的一个决定树方法。数据从不同数据库被采用，包括 Sloan 数字天空调查(SDSS ) 数据版本五， USNO，第一并且 ROSAT。我们然后与样品从恒星和类星体，恒星和星系的分类学习了类星体的辨别从光并且收音机乐队并且与那从光并且 X 光检查乐队。而且，特征选择和特征 weighting 基于随机，森林被调查。表演基于不同输入模式被比较。试验性的结果证明随机的森林方法是为天体的目标分类的一个有效方法并且能被用于在天文学面对的另外的分类问题。另外，随机的森林将由于它