%% 该代码为基于BP-Adaboost的强分类器分类
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% <html>
% <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td><b><font size="2">该案例作者申明：</font></b></td> </tr> <tr><td><span class="comment"><font size="2">1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html"><font color="#0000FF">板块</font></a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></font></span></td></tr><tr> <td><font size="2">2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td><p class="comment"></font><font size="2">3</font><font size="2">：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a></font><font size="2">。 </font></p></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</font></span></td> </tr> <tr> <td><span class="comment"><font size="2"> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</font></span></td> </tr> </table>
% </html>
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 下载数据
load data input_train output_train input_test output_test
%% 权重初始化
[mm,nn]=size(input_train);
D(1,:)=ones(1,nn)/nn;
%% 弱分类器分类
K=10;
for i=1:K
%训练样本归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
error(i)=0;
%BP神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,6);
net.trainParam.epochs=5;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00004;
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%训练数据预测
an1=sim(net,inputn);
test_simu1(i,:)=mapminmax('reverse',an1,outputps);
%测试数据预测
inputn_test =mapminmax('apply',input_test,inputps);
an=sim(net,inputn_test);
test_simu(i,:)=mapminmax('reverse',an,outputps);
%统计输出效果
kk1=find(test_simu1(i,:)>0);
kk2=find(test_simu1(i,:)<0);
aa(kk1)=1;
aa(kk2)=-1;
%统计错误样本数
for j=1:nn
if aa(j)~=output_train(j);
error(i)=error(i)+D(i,j);
end
end
%弱分类器i权重
at(i)=0.5*log((1-error(i))/error(i));
%更新D值
for j=1:nn
D(i+1,j)=D(i,j)*exp(-at(i)*aa(j)*test_simu1(i,j));
end
%D值归一化
Dsum=sum(D(i+1,:));
D(i+1,:)=D(i+1,:)/Dsum;
end
%% 强分类器分类结果
output=sign(at*test_simu);
%% 分类结果统计
%统计强分类器每类分类错误个数
kkk1=0;
kkk2=0;
for j=1:350
if output(j)==1
if output(j)~=output_test(j)
kkk1=kkk1+1;
end
end
if output(j)==-1
if output(j)~=output_test(j)
kkk2=kkk2+1;
end
end
end
kkk1
kkk2
disp('第一类分类错误 第二类分类错误 总错误');
% 窗口显示
disp([kkk1 kkk2 kkk1+kkk2]);
plot(output)
hold on
plot(output_test,'g')
%统计弱分离器效果
for i=1:K
error1(i)=0;
kk1=find(test_simu(i,:)>0);
kk2=find(test_simu(i,:)<0);
aa(kk1)=1;
aa(kk2)=-1;
for j=1:350
if aa(j)~=output_test(j);
error1(i)=error1(i)+1;
end
end
end
disp('统计弱分类器分类效果');
error1
disp('强分类器分类误差率')
(kkk1+kkk2)/350
disp('弱分类器分类误差率')
(sum(error1)/(K*350))
web browser www.matlabsky.com
%%
% <html>
% <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><p><font size="2"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a></font></p><p align="left"><font size="2">相关论坛：</font></p><p align="left"><font size="2">《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></font></p><p align="left"><font size="2">Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a></font></p><p align="left"><font size="2">M</font><font size="2">atlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a></font></p><p align="left"><font size="2">Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></font></p></td> </tr></table>
% </html>
