Boost 学习之算法篇 equal

本文详细介绍了STL中equal算法的两种变体及其在不同情况下的应用。在C++14之前,equal算法假定两个序列长度相同。C++14引入了更灵活的版本,允许指定两个序列的起始和结束迭代器。

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equal

       头文件'equal.hpp' 包含一个STL算法 equal 的两个变种。该算法测试两个序列是否包含相同的值。在(被提倡使用的)C++14 以前的版本中,stl::equal 函数带有三个迭代器以及一个可选的用作比较的谓词。前两个迭代器[first1,last1)定义了一个参数序列,第三个迭代器first2定义了第二个参数序列的开始位置。算法假设第二个序列长度与第一个一样长。

       在C++14中,两个新的equal算法的变体被推荐使用。他们带有4个迭代器以及一个可选的用作比较的谓词参数。4个迭代器[first1, last1) 和 [first2, last2)明确的定义了两个序列范围。这样做使得他们在更多地情况下也适用,避免了其他未定义的行为。


原文链接:http://www.boost.org/doc/libs/1_60_0/libs/algorithm/doc/html/algorithm/CXX14.html

       考虑一下如下两个序列:

auto seq1 = { 0, 1, 2 };
auto seq2 = { 0, 1, 2, 3, 4 };

// 返回true
//备注,算法假设第二个序列长度与第一个一样长。按照如下传递参数的情况看,seq2 在与seq1长度相同的范围内有相同的元素
std::equal ( seq1.begin (), seq1.end (), seq2.begin ()); 

//为什么未定义?因为seq1在长度与seq2长度一样长的时候,seq1部分元素是未定义的
std::equal ( seq2.begin (), seq2.end (), seq1.begin ()); // 这是未定义的行为

std::equal ( seq1.begin (), seq1.end (), seq2.begin (), seq2.end ()); // 返回false

       你可能确切的说第一个例子返回true是正确的,尽管序列并不一致。在序列seq2的前N个元素确实与序列seq1中的元素一致——虽然那并不是seq2的全部元素。但是在第二个例子中,算法将会读取越过seq1结尾的元素,导致未定义的行为(程序崩溃、不正确的行为、像怀孕的猫一样不可预测)。
       然而,假如两个序列完全一致,毫无疑问,他们是相等的。

官方API
       equal函数返回true,假如两个序列比较后相等;比如,假如每一个在序列中的元素与另一个序列中对应的元素相同的话。其中一个版本使用std::equal_to来做比较;另一个版本通过传递谓词做比较。

template <class InputIterator1, class InputIterator2>
bool equal ( InputIterator1 first1, InputIterator1 last1,
             InputIterator2 first2, InputIterator2 last2 );

template <class InputIterator1, class InputIterator2, class BinaryPredicate>
bool equal ( InputIterator1 first1, InputIterator1 last1,
             InputIterator2 first2, InputIterator2 last2, BinaryPredicate pred );

例子
        假设有一个容器c1 {0,1,2,3,14,15},以及容器c2 {1,2,3},如下操作:
equal ( c1.begin (),     c1.end (),       c2.begin (), c2.end ()) --> false
equal ( c1.begin () + 1, c1.begin () + 3, c2.begin (), c2.end ()) --> true
//空序列总是相等的
equal ( c1.end (),       c1.end (),       c2.end (),   c2.end ()) --> true 

迭代器要求
equal算法可作用于出来输出迭代器之外的所有迭代器。

时间复杂度
equal的两个变体的时间复杂度都是O(N);也就是说,他们比较序列中的所有元素仅仅一次。如果发现序列中的任何一个位置的元素与另一个序列不相等,算法将马上停止比较。

异常安全
      equal的两种变体都传值或者传引用调用他们的参数,两种变体不依赖任何全局的状态。因此他们提供了很强的的异常安全保证。

注意
    equal的四个迭代器版本属于C++14 标准。 当C ++14标准库的实现变得可用,应使用标准库的实现。当equal作用于两个空序列时候,不论传递的谓词是什么都返回true。




<think>嗯,用户想在MATLAB中使用Boosting算法进行多分类任务,需要了解具体的实现方法。首先,我需要回忆一下Boosting的基本原理以及MATLAB中相关的工具箱。Boosting算法有很多种,比如AdaBoost、Gradient Boosting等,而用户提供的参考内容中提到的方法似乎是一种特定的实现方式,可能不是标准的AdaBoost,但需要结合参考内容来解答。 首先,用户提到的参考内容[^1]描述了一个Boosting算法的实现过程,包括三个弱分类器的训练方法,以及如何组合它们进行分类。这个算法使用了三个不同的训练集D1、D2、D3,每个训练集有不同的采样策略,最后通过三个分类器的投票或C3来决定结果。因此,用户可能需要按照这个特定的流程来实现多分类任务。 接下来,我需要考虑MATLAB中是否内置了Boosting算法。是的,MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox中有fitcensemble函数,可以用来训练集成模型,包括AdaBoost和其他方法。但用户可能需要自定义实现参考中的特定Boosting方法,或者使用内置函数进行多分类。 多分类任务通常有两种处理方式:一种是直接使用多分类的Boosting算法,另一种是通过二元分类扩展,比如一对多(One-vs-All)或一对一(One-vs-One)。fitcensemble默认支持多分类,用户只需指定合适的参数即可。 根据用户提供的参考内容,他们的算法需要生成三个弱分类器,每个分类器在不同的数据集上训练,并且组合策略也较为特殊。这可能意味着用户需要手动实现这个过程,而不是直接使用内置函数。但如果是希望使用现有的工具,可能需要调整参数来接近这个策略。 因此,回答应该分为两部分:一是使用MATLAB内置的fitcensemble进行多分类Boosting的实现步骤;二是根据参考内容手动实现该特定Boosting算法的步骤。 需要注意的是,用户可能对MATLAB不熟悉,所以需要给出具体的代码示例,并解释关键参数,如'Method'设为'AdaBoostM2'(适用于多分类),'Learners'选择弱分类器类型(如决策树),以及调整迭代次数等。 此外,用户可能需要了解如何评估多分类模型,比如混淆矩阵、分类准确率等,因此可以在代码示例中包含评估部分。 最后,生成的相关问题应该围绕Boosting算法的多分类实现、参数调优、性能评估等,帮助用户深入理解。</think>### MATLAB Boosting多分类实现方法 在MATLAB中实现Boosting多分类任务可以通过以下两种方式实现: --- #### 一、使用内置函数`fitcensemble`(推荐) MATLAB的统计与机器学习工具箱提供了集成学习函数`fitcensemble`,支持AdaBoost、LogitBoost等算法,可直接处理多分类问题。 ```matlab % 1. 加载数据(示例使用鸢尾花数据集) load fisheriris X = meas; Y = categorical(species); % 2. 划分训练集/测试集 cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3); XTrain = X(training(cv),:); YTrain = Y(training(cv),:); XTest = X(test(cv),:); YTest = Y(test(cv),:); % 3. 训练Boosting模型(AdaBoostM2算法) boostModel = fitcensemble(XTrain, YTrain,... 'Method', 'AdaBoostM2',... % 多分类专用算法 'Learners', 'Tree',... % 基学习器类型 'NumLearningCycles', 100,... % 弱分类器数量 'LearnRate', 0.1); % 学习率 % 4. 测试与评估 predLabels = predict(boostModel, XTest); confMat = confusionmat(YTest, predLabels); accuracy = sum(diag(confMat))/sum(confMat(:)); ``` **关键参数说明**: - `'Method':'AdaBoostM2'`:专门处理多分类的改进算法[^1] - `'Learners':'Tree'`:默认使用决策树桩(深度1的决策树) - `'LearnRate'`:控制每个弱分类器的权重更新速度 --- #### 二、自定义实现参考算法 根据提供的Boosting算法描述[^1],分步骤实现: ```matlab % 初始化参数 n = size(D,1); % 原始数据集大小 n1 = round(n*0.3); % D1样本量(示例比例) classifiers = cell(3,1);% 存储三个弱分类器 % 步骤1:训练C1 idx1 = randperm(n, n1); D1 = D(idx1,:); remaining = setdiff(1:n, idx1); classifiers{1} = fitctree(D1(:,1:end-1), D1(:,end)); % 步骤2:构建D2训练C2 D2 = []; coin = randi([0,1],1); % 模拟掷硬币 for i = remaining pred = predict(classifiers{1}, D(i,1:end-1)); if (coin==1 && pred~=D(i,end)) || (coin==0 && pred==D(i,end)) D2 = [D2; D(i,:)]; if size(D2,1)>=n1, break; end % 控制D2样本量 end end classifiers{2} = fitctree(D2(:,1:end-1), D2(:,end)); % 步骤3:构建D3训练C3 D3 = []; remaining = setdiff(remaining, find(ismember(D, D2,'rows'))); for i = remaining pred1 = predict(classifiers{1}, D(i,1:end-1)); pred2 = predict(classifiers{2}, D(i,1:end-1)); if pred1 ~= pred2 D3 = [D3; D(i,:)]; end end classifiers{3} = fitctree(D3(:,1:end-1), D3(:,end)); % 最终预测函数 function finalPred = boostPredict(x) pred1 = predict(classifiers{1}, x); pred2 = predict(classifiers{2}, x); if isequal(pred1, pred2) finalPred = pred1; else finalPred = predict(classifiers{3}, x); end end ``` --- ### 性能优化建议 1. **基学习器选择**:尝试替换`fitctree`为其他分类器(如`fitcdiscr`线性判别分析) 2. **样本权重调整**:在`fitctree`中添加`'Weights'`参数实现样本加权 3. **早停机制**:监控验证集准确率,当连续N次无提升时停止训练 --- ### 评估指标 ```matlab % 混淆矩阵可视化 confusionchart(YTest, predLabels) % 计算多分类指标 stats = statsOfMeasure(confMat); fprintf('平均F1-score: %.2f\n', stats.meanF1) ``` ---
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