Adaboost算法多类问题Matlab实现10页.docx

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一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X,yi=-1或者+1。初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布,并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练,每次训练后,根据训练结果更新训练集上的分布,并按照新的样本分布进行训练。反复迭代T轮,最终得到一个估计序列h1,.,hT,每个估计都具有一定的权重,最终的估计H是采用权重投票方式获得。Adaboost算法的伪代码如 图1所示。图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出,Adaboost算法是针对二类问题的。但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1,而是多类问题。常见的就是解决方法,就是把多类问题转换成二类问题。用的比较多就是两种组合方法,OAA和OAO,我这里就是采用对这种方法的结合,实现adaboost算法对多类问题的分类。目前需要对7类问题进行分类,依次编号:0、1、2、3、4、5、6

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