对AdaBoost算法进行学习后,在matlab平台下,实现AdaBoost算法。在实验中,训练样本的产生方式是:X=rand(length,2);length是样本数。即,随机产生length个点(x,y)且x、y均位于区间[0,1]。点的类别为两类:正类、负类,取值分别为+1,-1。实现方式为Y=A.^2+B.^2;
Z=[(floor(Y)-0.5)*2, A, B];采用的弱分类器是决策树桩分类器,具体为:用一条垂直于x轴或者垂直于y轴的直线划分样本点。因为训练样本点的产生是二次函数的,而弱分类器是一次函数的。即用多个一次函数去模拟二次函数的功能,所以理论上是可实现的。
1