📄 adaboost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化.htm
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bestError=tempError;<BR>
bestThresh=tempThresh;<BR>
bestBias=tempBias;<BR>
end<BR>
%将搜索范围缩小,继续进行搜索<BR>
span=(maxFea-minFea)/8;
% 搜索范围减为原有的1/4
<BR> maxFea=tempThresh+span;
% 减少搜索范围后搜索空间的最大值
<BR>
minFea=tempThresh-span;
% 减少搜索范围后搜索空间的最小值<BR>
<BR>
step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1);%
减少搜索范围后每次搜索的递增量<BR>end<BR><BR>在将循环向量化，并删除一些重复的赋值运算后。代码量大大减少，计算效率也得到极大改善。<BR><BR>%
在特征列上获得最优的阈值分类器<BR>% <BR>% 假设分布满足高斯分布<BR>% 通过高斯模型求取两个类别的均值<BR>%
在两个类别的均值中间搜索最有阈值分类器<BR>% 采用逐步求精的搜索策略<BR>%<BR>% 输入:<BR>% FeatureVector
特征向量，查找最佳弱分类器的特征列;列向量 <BR>% Y
每个样本所属类别的标识,长度为rows;列向量<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>% <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8个小段<BR>%<BR>%
调用格式为<BR>%
[bestError,bestThresh,bestBias]=searchBestWeakLearner(FeatureVector,Y,rows,weight)<BR>%
<BR>% 2007-11-07 <BR>% <BR>% findBestWeakLearner 扩展版本<BR>%
<BR>function
[bestError,bestThresh,bestBias]=searchBestWeakLearner(FeatureVector,Y,rows,weight)<BR>%
检查输入特征向量与类标需为列向量<BR>iptcheckinput(FeatureVector,{'logical','numeric'},{'column','nonempty','real'},mfilename,
'FeatureVector',
1);<BR>iptcheckinput(Y,{'logical','numeric'},{'column','nonempty','integer'},mfilename,
'Y', 2);<BR><BR>u1=mean(FeatureVector(find(Y==1)));
% 类别1均值<BR>u2=mean(FeatureVector(find(Y==0)));
% 类别2均值<BR><BR>iteration=4;
%
迭代次数<BR>sectNum=8;
%
每次迭代,将搜索区域划分的片段<BR><BR>maxFea=max(u1,u2);
% 搜索空间的最大值
<BR>minFea=min(u1,u2);
%
搜索空间的最小值<BR>step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1);
% 每次搜索的递增量<BR>bestError=rows;
% 初值:最好的分类器错误率<BR><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>
h=FeatureVector<thresh; %
所有样本的阈值分类结果<BR>
error=sum(weight(find(h~=Y)));% 第iter次迭代第i次搜索加权错误率<BR>
p=1;<BR>
if(error>0.5)
%
若错误率超过0.5，则将偏置反向<BR>
error=1-error;<BR>
p=-1;<BR>
end<BR>
if( error<bestError ) %
第iter次迭代最优的错误率 阈值 偏置<BR>
bestError=error;
% 第iter次迭代最小的错误率<BR>
bestThresh=thresh; %
第iter次迭代最小错误分类情况下的阈值<BR>
bestBias=p;
% 第iter次迭代最小错误分类情况下的偏置<BR>
end<BR>
end%end for i<BR><BR>
% 将搜索范围缩小,继续进行搜索<BR>
span=(maxFea-minFea)/8;
% 搜索范围减为原有的1/4
<BR>
maxFea=bestThresh+span;
% 减少搜索范围后搜索空间的最大值 <BR>
minFea=bestThresh-span;
% 减少搜索范围后搜索空间的最小值<BR>
<BR> step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1); %
减少搜索范围后每次搜索的递增量<BR>end<BR><BR><BR><BR>针对2000个样本，训练50轮AdaBoost分类器，采用findBestWeakLearner搜索最优分类器耗时150s，采用searchBestWeakLearner耗时50s，仅为原有1/3。<BR><BR>toself:
程序改变心境</DIV></DIV>
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<DD>2007-8-28 </DD>
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