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AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化
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2013-07-29
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AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化,优化的代码
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AdaBoost算法中寻找最优阈值分类器的代码优化
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 训练样本,rows X cols 维矩阵,rows个样本,每个样本cols个特征值
% Y 每个样本所属类别的标识,向量,长度为rows
% rows 样本容量
% weight 权重向量,存放当前每个样本的权重值
% j 当前查找最佳弱分类器的特征列
% 输出:
% bestError %搜索到第j列最佳弱分类器得到的最小错误率
% bestThresh %搜索到第j列最佳弱分类器的阈值
% bestBias %搜索到第j列最佳弱分类器的偏置
%
% 迭代4次,每次将区间划分为12个小段
%
% 调用格式为 [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y,rows,weight,j)
% 最后更新 2007-03-25
function [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y,rows,weight,j)
% 检查输入特征向量与类标需为列向量
iptcheckinput(X,{'logical','numeric'},{'2d','nonempty','real'},mfilename, 'X', 1);
iptcheckinput(Y,{'logical','numeric'},{'column','nonempty','integer'},mfilename, 'Y', 2);
iteration=4; % 迭代次数
sectNum=12; % 每次迭代,将搜索区域划分的片段
maxFea=max(X(:,j)); % 搜索空间的最大值
minFea=min(X(:,j)); % 搜索空间的最小值
step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1); % 每次搜索的递增量
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 训练样本,rows X cols 维矩阵,rows个样本,每个样本cols个特征值
% Y 每个样本所属类别的标识,向量,长度为rows
% rows 样本容量
% weight 权重向量,存放当前每个样本的权重值
% j 当前查找最佳弱分类器的特征列
% 输出:
% bestError %搜索到第j列最佳弱分类器得到的最小错误率
% bestThresh %搜索到第j列最佳弱分类器的阈值
% bestBias %搜索到第j列最佳弱分类器的偏置
%
% 迭代4次,每次将区间划分为12个小段
%
% 调用格式为 [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y,rows,weight,j)
% 最后更新 2007-03-25
function [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y,rows,weight,j)
% 检查输入特征向量与类标需为列向量
iptcheckinput(X,{'logical','numeric'},{'2d','nonempty','real'},mfilename, 'X', 1);
iptcheckinput(Y,{'logical','numeric'},{'column','nonempty','integer'},mfilename, 'Y', 2);
iteration=4; % 迭代次数
sectNum=12; % 每次迭代,将搜索区域划分的片段
maxFea=max(X(:,j)); % 搜索空间的最大值
minFea=min(X(:,j)); % 搜索空间的最小值
step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1); % 每次搜索的递增量
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- mochoulxplp2016-05-25理解性很强,学习中,谢谢!
michaelguo6789
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