用adaboost法生成基支持向量机分类器

资 源 简 介

用adaboost法生成基支持向量机分类器

详 情 说 明

Adaboost是一种经典的集成学习方法，它通过迭代训练一系列弱分类器并赋予不同权重，最终组合成一个强分类器。当使用支持向量机(SVM)作为基分类器时，我们可以构建一个更强大的集成分类系统。

首先需要理解Adaboost的基本流程：算法从初始权重分布开始，每一轮训练都会调整样本权重，使之前分类错误的样本获得更高关注度。每次迭代都会生成一个带权重的SVM基分类器。SVM本身是强分类器，但在Adaboost框架下作为基学习器使用时，可以通过控制复杂度(如调整核函数参数)来获得多样性。

在实现过程中，初始阶段所有训练样本权重相同。每轮训练后，算法会根据分类器的表现计算分类误差率，并据此调整两个关键参数：当前分类器的权重系数和下一轮的样本分布。表现越好的分类器在最终决策时拥有更大的话语权。

当所有基分类器训练完成后，预测阶段采用加权投票机制。每个SVM基分类器对测试样本给出预测结果，最终结果由所有分类器的加权投票决定。简单投票法则是将所有分类器的权重视为相同，采用多数表决制。

Adaboost与SVM结合的优势在于：SVM本身具有很好的泛化能力，而Adaboost可以进一步提升性能，特别是处理那些SVM单独难以分类的复杂模式。这种组合特别适合类别不平衡或存在噪声的数据集，因为Adaboost的权重调整机制能够自动聚焦于困难样本。