AdaBoost在matlab下的简单实现

adaboost

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。

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评论信息

aasunny920 :

不知道怎么样
2019-04-21
BEWINDOWEB :

一个小bug，bestAns = zeros(classNum,3); 3改成4，不过改不改都不影响。很棒的例子，是属于原版alpha的，用ln的，不是用beta=(1-e)/e的M1离散adaboo
2016-03-17

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