使用matlab训练集成分类器,这里使用的是BP网络,也可以很方便地改为其他分类器,与单个BP分类器相比,正确率由87%上升到97.9,有明显地提高。
代码片段和文件信息
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2018-07-27 21:41 集成分类器Adaboost
文件 1134 2018-04-15 19:50 集成分类器AdaboostAdaBoost_te.m
文件 1718 2018-04-15 19:38 集成分类器AdaboostAdaBoost_tr.m
文件 14322325 2018-01-23 23:17 集成分类器AdaboostBatch.mat
文件 2105 2018-07-27 21:03 集成分类器AdaboostBP.m
文件 4678 2018-04-15 19:50 集成分类器AdaboostChairman_Ensemble.m
文件 1574 2018-07-27 21:39 集成分类器AdaboostMain.m
文件 567 2018-04-15 19:50 集成分类器AdaboostThreshold_te.m
文件 955 2018-04-15 19:21 集成分类器AdaboostThreshold_tr.m
文件 941794 2018-07-27 20:04 集成分类器Adaboost传感器数据库汇总.docx
文件 185 2018-07-27 21:48 集成分类器Adaboost说明.txt
function [L hits] = AdaBoost_te(adaboost_modelte_func_handletest_settrue_labels)
hypothesis_n = length(adaboost_model.weights); % 集成分类器中分类器的个数
sample_n = size(test_set2); % 样本数
class_n = size(true_labels1); % class_n = length(unique(true_labels));
temp_L = zeros(class_nsample_nhypothesis_n); % likelihoods for each weak classifier
% for each weak classifier likelihoods of test samples are collected
for i=1:hypothesis_n
% temp_L : 分类结果, hits: 正确率, error_rate: 错误率(与样本权重有关,不过这里样本权重均为1,ones(sample_n1))
[temp_L(::i) hits error_rate] = te_func_handle(adaboost_model.parameters{i}test_setones(sample_n1)true_labels);
% 把每一个分类器的 分类结果 * 分类器的权重 最后把各个分类器的结果相加,得到最终的分类结果
temp_L(::i) = temp_L(::i)*adaboost_model.weights(i);
end
L = sum(temp_L3); % 最终的分类结果为 L
hits = sum(vec2ind(L) == vec2ind(true_labels)); % 集成分类器正确分类的个数。
属性 大小 日期 时间 名称
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目录 0 2018-07-27 21:41 集成分类器Adaboost
文件 1134 2018-04-15 19:50 集成分类器AdaboostAdaBoost_te.m
文件 1718 2018-04-15 19:38 集成分类器AdaboostAdaBoost_tr.m
文件 14322325 2018-01-23 23:17 集成分类器AdaboostBatch.mat
文件 2105 2018-07-27 21:03 集成分类器AdaboostBP.m
文件 4678 2018-04-15 19:50 集成分类器AdaboostChairman_Ensemble.m
文件 1574 2018-07-27 21:39 集成分类器AdaboostMain.m
文件 567 2018-04-15 19:50 集成分类器AdaboostThreshold_te.m
文件 955 2018-04-15 19:21 集成分类器AdaboostThreshold_tr.m
文件 941794 2018-07-27 20:04 集成分类器Adaboost传感器数据库汇总.docx
文件 185 2018-07-27 21:48 集成分类器Adaboost说明.txt
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