模式分类 Richard O.Duda第二版 （代码和手册）

模式分类 Richard O.Duda第二版【Pattern Classification 2nd edition】 (代码和手册)

function [test_targets E] = ada_boost（train_patterns train_targets test_patterns params）

% Classify using the AdaBoost algorithm
% Inputs:
% 	train_patterns	- Train patterns
%	train_targets	- Train targets
%   test_patterns   - Test  patterns
%	Params	- [NumberOfIterations Weak Learner Type Learner‘s parameters]
%
% Outputs
%	test_targets	- Predicted targets
%   E               - Errors through the iterations
%
% NOTE: Suitable for only two classes
%

[k_max weak_learner alg_param] = process_params（params）;

[NiM]			= size（train_patterns）;
W			 	= ones（1M）/M;
IterDisp		= 10;

full_patterns   = [train_patterns test_patterns];
test_targets    = zeros（1 size（test_patterns2））;

%Do the AdaBoosting
for k = 1:k_max
   %Train weak learner Ck using the data sampled according to W:
   %...so sample the data according to W
   randnum = rand（1M）;
   cW	   = cumsum（W）;
   indices = zeros（1M）;
   for i = 1:M
      %Find which bin the random number falls into
      loc = max（find（randnum（i） > cW））+1;
      if isempty（loc）
         indices（i） = 1;
      else
         indices（i） = loc;
      end
   end
   
   %...and now train the classifier
   Ck 	= feval（weak_learner train_patterns（: indices） train_targets（indices） full_patterns alg_param）;

   %Ek <- Training error of Ck 
   E（k） = sum（W.*（Ck（1:M） ~= train_targets））;
   
   if （E（k） == 0）
      break
   end
   
   %alpha_k <- 1/2*ln（1-Ek）/Ek）
   alpha_k = 0.5*log（（1-E（k））/E（k））;
   
   %W_k+1 = W_k/Z*exp（+/-alpha）
   W  = W.*exp（alpha_k*（xor（Ck（1:M）train_targets）*2-1））;
   W  = W./sum（W）;
   
   %Update the test targets
   test_targets  = test_targets + alpha_k*（2*Ck（M+1:end）-1）;
   
   if （k/IterDisp == floor（k/IterDisp））
      disp（[‘Completed ‘ num2str（k） ‘ boosting iterations‘]）
   end
   
end

test_targets = test_targets > 0;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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