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1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序 1.程序功能描述
基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真,分别对比线性分类和非线性分类两种方式。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行 #xff08;完整程序…目录
1.程序功能描述
2.测试软件版本以及运行结果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序 1.程序功能描述
基于Adaboost的数据分类算法matlab仿真,分别对比线性分类和非线性分类两种方式。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行 完整程序运行后无水印
3.核心程序
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for i 1:2figure;plot(error,-b^,...LineWidth,1,...MarkerSize,6,...MarkerEdgeColor,k,...MarkerFaceColor,[0.2,0.9,0.5]);xlabel(迭代次数);ylabel(error);grid on%使用Boost给出的强分类器完成识别class1 func_classify(Models, P_train);miss_classify abs(class1 - T_train)/2;error_rate1 sum(miss_classify)/(size(T_train,1));class2 func_classify(Models, P_test);miss_classify abs(class2- T_test)/2;error_rate2 sum(miss_classify)/(size(T_test,1));figure;subplot(121);plot(P_train(T_train1,1),P_train(T_train1,2), b.);hold on;plot(P_train(T_train-1,1),P_train(T_train-1,2), g.);title([训练集合,预测误差,num2str(error_rate1)]);hold off;subplot(122);plot(P_test(class21,1),P_test(class21,2), b.);hold on;plot(P_test(class2-1,1),P_test(class2-1,2), g.);title([测试集合,预测误差,num2str(error_rate2)]);hold off;end
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4.本算法原理 Adaptive Boosting通常简称为AdaBoost是一种集成学习方法由Yoav Freund和Robert Schapire于1996年提出。它通过结合多个弱分类器即分类性能略优于随机猜测的分类器来构建一个强分类器从而显著提高预测准确率。AdaBoost的核心思想在于迭代地训练一系列弱分类器并在每一轮中给错分样本赋予更高的权重使得后续的弱分类器更加关注这些难分样本。最终通过加权组合这些弱分类器的输出来做出最终决策。 AdaBoost的一个重要特性是其具有很强的理论基础保证了随着弱分类器数量T 的增加训练误差会逐渐减小直至达到零错误在理论上忽略过拟合的情况。Freund和Schapire证明了AdaBoost在一定条件下具有最小化训练误差的性质这一性质部分源于其损失函数的选择和权重更新的机制。
5.完整程序
VVV
