一个最基本的adaboost算法源码（matlab）

资 源 简 介

一个最基本的adaboost算法源码（matlab）

详 情 说 明

下面是一个最基本的adaboost算法的源码（使用matlab编写）：

function [H, alpha] = adaboost(X, Y, T)

% 初始化权重向量

N = size(X, 1);

W = ones(N, 1) / N;

% 存储分类器和权重

H = cell(T, 1);

alpha = zeros(T, 1);

for t = 1:T

% 训练一个基本分类器

h = trainClassifier(X, Y, W);

% 计算分类器的误差

epsilon = computeError(h, X, Y, W);

% 计算分类器的权重

alpha(t) = 0.5 * log((1 - epsilon) / epsilon);

% 更新样本权重

W = updateWeights(h, X, Y, W, alpha(t));

% 存储分类器

H{t} = h;

end

end

function h = trainClassifier(X, Y, W)

% 在这里训练一个基本分类器，例如决策树、支持向量机等

% 返回训练好的分类器

h = trainedClassifier;

end

function epsilon = computeError(h, X, Y, W)

% 在这里计算分类器的误差

% 返回分类器的误差

epsilon = error;

end

function W = updateWeights(h, X, Y, W, alpha)

% 在这里更新样本的权重

% 返回更新后的样本权重

W = updatedWeights;

end