📄 adaboost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化.htm
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<HTML xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><HEAD><TITLE>AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化 - 网络编程 - 站长天空 站长天空|服务器论坛|站长中国|服务器技术讨论 - Powered by Discuz!</TITLE>
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content=" 站长天空 AdaBoost每一轮的训练获得一个当前权重条件下的最优阈值。 % 逐步求精的方法获取第j个特征值上的最优分类器 % 输入: % X&nbsp; &nbsp;&nbsp; &nbsp;训练样本 ... - Discuz! Board"
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AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化 </DIV>
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<H1>AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化 </H1>
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<TBODY>
<TR>
<TD class=postauthor><CITE><A class=dropmenu id=userinfo47019
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href="http://www.webmastersky.cn/space.php?uid=3851"
target=_blank>micky</A></CITE>
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<P><EM>管理员</EM></P>
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2007-11-7 17:19 <A
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<H2>AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化</H2>
<DIV class=t_msgfont
id=postmessage_47019>AdaBoost每一轮的训练获得一个当前权重条件下的最优阈值。<BR><BR>%
逐步求精的方法获取第j个特征值上的最优分类器<BR>% 输入:<BR>% X 训练样本,rows
X cols 维矩阵,rows个样本，每个样本cols个特征值<BR>% Y
每个样本所属类别的标识,向量,长度为rows<BR>% rows 样本容量 <BR>% weight
权重向量,存放当前每个样本的权重值<BR>% j 当前查找最佳弱分类器的特征列<BR>%
输出:<BR>% bestError
%搜索到第j列最佳弱分类器得到的最小错误率<BR>% bestThresh
%搜索到第j列最佳弱分类器的阈值<BR>% bestBias
%搜索到第j列最佳弱分类器的偏置<BR>% <BR>% 迭代4次,每次将区间划分为12个小段<BR>%<BR>%
调用格式为 [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y,rows,weight,j)<BR>%
最后更新 2007-03-25 <BR>function
[bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y,rows,weight,j)<BR>%
检查输入特征向量与类标需为列向量<BR>iptcheckinput(X,{'logical','numeric'},{'2d','nonempty','real'},mfilename,
'X',
1);<BR>iptcheckinput(Y,{'logical','numeric'},{'column','nonempty','integer'},mfilename,
'Y', 2);<BR><BR>iteration=4;
% 迭代次数<BR>sectNum=12;
%
每次迭代,将搜索区域划分的片段<BR>maxFea=max(X(:,j));
% 搜索空间的最大值
<BR>minFea=min(X(:,j));
%
搜索空间的最小值<BR>step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1);
% 每次搜索的递增量<BR><BR>bestError=rows;
% 初值:最好的分类器错误率<BR>for
iter=1:iteration
%
迭代iteration次,范围逐步缩小,寻找最优值<BR>
tempError=rows;
% 初值:第iter次迭代的分类器错误率
<BR> for
i=1:sectNum
% 第iter次迭代的搜索次数<BR>
thresh=minFea+(i-1)*step; %
第i次搜索的阈值<BR> for
p=1:-2:-1
% ！这个循环可去掉<BR>
h=zeros(rows,1);
%每个样本对弱分类器的输出<BR>
for ii=1:rows
%！这个循环可向量化<BR>
if((p*X(ii,j))<(p*thresh))<BR>
h(ii)=1;<BR>
else<BR>
h(ii)=0;<BR>
end<BR>
end %end for<BR>
error=sum(weight(find(h~=Y))); %
第iter次迭代第i次搜索加权错误率<BR>
<BR>
%！ 这段属冗余代码<BR>
if(error<tempError)
% 第iter次迭代最优的错误率 阈值
偏置<BR>
tempError=error;
% 第iter次迭代最小的错误率<BR>
tempThresh=thresh; %
第iter次迭代最小错误分类情况下的阈值<BR>
tempBias=p;
%
第iter次迭代最小错误分类情况下的偏置<BR>
end<BR>
end%end for p<BR> end%end for
i<BR>
if(tempError<bestError)
% 迭代获取的最优错误率 阈值 偏置<BR>
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