adaboost分类器用于分类样本数据未完全明白源码程序 - matlab算法设计

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标题：adaboost分类器用于分类样本数据未完全明白源码程序
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所属分类: 算法设计资源类型：程序源码文件大小: 7.22 MB 上传时间: 2019-07-17 20:44:53 下载次数: 68 资源积分：1分提供者: jiqiren 20190717084511769

内容：
function main()

load part3_data X_i Y_i X_s Y_s ;

%i means the Ionosphere data（电离层数据）; s means sonar data（声呐数据）

% the data is from UCI machine learning corpora（UCI机器学习全集）.

M = 50 ;

times = 50 ;

ratio = 0.1; %10% original samples used for evaluation(10%原始样本用于评估).

use_bs = 0 ; %1 means using bootstrap samples(使用引导样品), else.

[N, d] = size(X_i) ;

err_t = zeros(times, 1) ;

err_e = zeros(times, 1) ;

err_e_n = zeros(times, 1) ;

for i=1:times

[X_trn, Y_trn, X_tst, Y_tst] = data_partition(X_i, Y_i, ratio) ; %（原始数据集划分为训练集和测试集）

[N_t, tmp] = size(X_trn) ;

% Y_trn_n is the noise version(噪音版本） of Y_trn

I_t = ceil(rand([N_t,1]) * N_t) ; % 可以获得引导样本指数N_t训练样本。

num = round(N_t*0.05) ;

idx_n = -ones(num,1) ;

j=1 ;

for k=1:N_t

if(isempty(find(idx_n -I_t(k) == 0)))

idx_n(j) = I_t(k) ;

j = j+1 ;

end

if(j>num)

break ;

end

Y_trn_n = Y_trn ;

Y_trn_n(idx_n) = Y_trn_n(idx_n) * -1 ;

[G, alpha] =adaboost_train(X_trn, Y_trn, M, use_bs) ; % 演算法训练(有或没有引导抽样)

% Y_trn_t = adaboost_test(G, alpha, X_trn) ;

% I = find(Y_trn_t - Y_trn ~= 0) ;

% [err_t(i), tmp] = size(I) ;

Y_tst_t = adaboost_test(G, alpha, X_tst) ; % 做出最后决定投票的树桩

I = find(Y_tst_t - Y_tst ~= 0) ;

[err_e(i), tmp] = size(I) ;

[G, alpha] =adaboost_train(X_trn, Y_trn_n, M, use_bs) ; % 演算法训练(有或没有引导抽样)

% Y_trn_t = adaboost_test(G, alpha, X_trn) ;

% I = find(Y_trn_t - Y_trn_n ~= 0) ;

% [err_t_n(i), tmp] = size(I) ;

Y_tst_t = adaboost_test(G, alpha, X_tst) ; % 做出最后决定投票的树桩

I = find(Y_tst_t - Y_tst ~= 0) ;

[err_e_n(i), tmp] = size(I) ;

disp([err_e(i) err_e_n(i)]) ;

end

ave_err_e = mean(err_e)/(N-N_t)

ave_err_e_n = mean(err_e_n)/(N-N_t)

return ;

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