adaboost算法matlab实现

adaboost算法是一个由多个弱分类器生成一个强分类器的算法，可以提高分类的正确率，这里利用adaboost算法的原理，结合matlab做了一个简单的实例 里面h1-h8为八个弱分类器，adaboost为训练的主函数，test调用了训练函数，对一个样本进行测试，calerr计算每次循环后的错误频率

function [at choose T]=adaboost（）
%定义样本
p=[10;-10;01;0-1];
%样本数目
numofs=4;
%定义正确分类结果
y=[11-1-1];
%分类器数目
numofc=8;
%预设的循环次数
cycle=5;
%实际循环次数定义为T
%定义循环过程中选择的函数下标和比重
at=zeros（1cycle）;
choose=zeros（1cycle）;
%每个样本在每个分类器下的label
label=zeros（numofsnumofc）;
%计算得到label数组的值
for i=1:numofs
    for j=1:numofc
        label（ij）=h（jp（i:））;
    end
end
%得到每个函数错误样本的数组
wrong=zeros（numofcnumofs）;
for i=1:numofc
    for j=1:numofs
        wrong（ij）=（label（ji）~=y（j））;
    end
end
%初始化每个样本的权重
weight=ones（1numofs）/numofs;
%循环开始
%记录每次循环中每个分类器对应的错误
err_freq=ones（1cycle）;
for k=1:cycle
    error=zeros（1numofc）;
    for m=1:numofc
        error（m）=sum（weight（wrong（m:）==1））;
    end
    [err index]=min（error）;
    %计算当前选择的错误最小的分类器对应的权值
    choose（k）=index;
    at（k）=log（（1-err）/err）/2;
    %更新权值
    weight（wrong（index:）==1）=weight（wrong（index:）==1）*exp（0.5）*（1-err）/err;
    weight（wrong（index:）==0）=weight（wrong（index:）==0）*exp（-0.5）*（1-err）/err;
    %标准化
    weight=weight/sum（weight）;
    %计算当前分类器下的错误频率如果训练错误概率已经为0，则退出循环
    err_freq（k）=calerr（numofsylabelatchoosek）;
    if（err_freq（k）==0）
        break;
    end
end
T=k;
at=at（1:T）;
choose=choose（1:T）;
plot（1:Terr_freq（1:T）‘b*‘）;
title（‘error vs round‘）;
xlabel（‘round‘）;
ylabel（‘training error‘）;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1534  2013-07-27 11:55  ada2\adaboost.asv

     文件       1511  2013-07-27 13:54  ada2\adaboost.m

     文件        471  2013-07-27 11:59  ada2\calerr.m

     文件        109  2013-07-27 13:51  ada2\classier.asv

     文件        187  2013-07-27 13:53  ada2\classier.m

     文件        207  2013-07-27 11:10  ada2\h.asv

     文件        479  2013-07-27 11:11  ada2\h.m

     文件         99  2013-07-27 11:56  ada2\h1.m

     文件         99  2013-07-27 11:56  ada2\h2.m

     文件         98  2013-07-27 11:56  ada2\h3.m

     文件         98  2013-07-27 11:56  ada2\h4.m

     文件         99  2013-07-27 11:56  ada2\h5.m

     文件         99  2013-07-27 11:56  ada2\h6.m

     文件         98  2013-07-27 11:57  ada2\h7.m

     文件         98  2013-07-27 11:57  ada2\h8.m

     文件        110  2013-07-27 13:55  ada2\test.m

     目录          0  2013-07-27 13:52  ada2

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