使用AdaBoost算法进行数据分类——matlab实现

使用AdaBoost算法进行数据分类——matlab实现

AdaBoost是一种常用的分类算法，能够将多个弱分类器组合起来构建一个强分类器，它的核心就是采用一种迭代的方法，每次迭代都调整数据的权重，使得被错误分类的样本权重变高，从而使得下一次分类器能够更好地对这些样本分类。在本文中，我们将使用matlab实现AdaBoost算法对数据进行分类，并提供相应的源代码。

算法流程：

1. 初始化训练数据的权重(wi)，每一个样本初始权重都为1/N（N为样本总数）
2. 对于每个弱分类器j，选取一个最优阈值（Tj）和最优方向（d），使得误差率（error）最小
   error = sum(wi*yi != hj(xi))/sum(wi)，其中yi表示标签（+1/-1），hj表示分类器，xi表示第i个样本
3. 根据弱分类器的误差率alpha_j计算其在最终分类器中的权重（wj = log(1/alpha_j)）
4. 更新样本权重，被正确分类的样本权重下降，被错误分类的样本权重上升（wi=w(i)exp(wjyi*hj(xi))）
5. 归一化样本权重
6. 重复步骤2-5，直到分类器数量达到预设值或者误差率已经足够小

matlab代码实现：

清空环境变量和命令窗口：

clc;
clear;

加载数据集合，此处以鸢尾花数据为例：

iris=load(‘iris.mat’);

将数据集划分为训练集与测试集，以2:1的比例进行：

data=iris.data;
label=iris.label;