Adaboost算法多类问题Matlab实现
Matlab机器学习工具箱中的集成学习技术
Matlab机器学习工具箱中的集成学习技术随着人工智能领域的发展和机器学习技术的不断推进，集成学习作为一种重要的机器学习方法，正在被广泛应用于各个领域。
在Matlab机器学习工具箱中，集成学习技术得到了很好的支持和实现。
本文将详细介绍Matlab机器学习工具箱中的集成学习技术，并探讨其在实际问题中的应用。
一、集成学习简介集成学习是一种将多个学习器进行适当组合的机器学习方法。
它通过对多个学习器的预测结果进行投票或加权平均等方式，获得更准确、更稳定的预测结果。
集成学习的核心思想是“三个臭皮匠胜过一个诸葛亮”，通过组合多个学习器的优势，从而实现更好的分类或回归效果。
在Matlab机器学习工具箱中，集成学习技术被封装在ensemble子库中。
该子库提供了多种集成学习算法的实现，包括AdaBoost、Bagging、随机森林等。
同时，Matlab还提供了相关的函数和工具，方便用户进行集成学习的模型训练、预测和评估。
二、AdaBoost算法AdaBoost是集成学习中最经典的算法之一，也是Matlab机器学习工具箱中支持的算法之一。
AdaBoost的核心思想是通过迭代的方式训练一系列弱分类器，并根据它们的性能进行加权组合，获得精确的分类器。
具体算法流程如下：1. 初始化数据权重：给每个样本一个初始权重，初始权重可以是相同的或根据样本分布设定。
2. 训练弱分类器：使用当前数据权重训练一个弱分类器，通常是使用一个简单的分类算法，比如决策树。
3. 更新样本权重：根据分类器的性能更新样本的权重，被错误分类的样本权重会得到增加，被正确分类的样本权重会得到减少。
4. 组合弱分类器：对每个弱分类器根据其分类性能进行加权组合，形成最终的分类器。
通过这种方式，AdaBoost能够不断改进分类器的性能，从而提高整体的预测准确率。
在Matlab中，可以使用ensemble子库中的adaboost函数来实现AdaBoost算法。
三、Bagging算法Bagging是另一种常见的集成学习算法，也是Matlab机器学习工具箱中支持的算法之一。
数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法（超详细附代码）
数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—AdaBoost算法（超详细附代码）相关⽂章：数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—C4.5算法（超详细附代码）数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—SVM算法（超详细附代码）数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—Apriori算法数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—EM算法数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—PageRank算法数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—K-邻近算法/kNN（超详细附代码）数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—朴素贝叶斯算法（超详细附代码）数据挖掘领域⼗⼤经典算法之—CART算法（超详细附代码）简介Adaboost算法是⼀种提升⽅法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
AdaBoost，是英⽂”Adaptive Boosting“（⾃适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
它的⾃适应在于：前⼀个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被⽤来训练下⼀个新的弱分类器。
在每轮训练中，⽤总体（样本总体）训练新的弱分类器，产⽣新的样本权值、该弱分类器的话语权，⼀直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最⼤迭代次数。
总体——样本——个体三者间的关系需要搞清除总体N。
样本：｛ni｝i从1到M。
个体：如n1=（1,2），样本n1中有两个个体。
算法原理（1）初始化训练数据（每个样本）的权值分布：如果有N个样本，则每⼀个训练的样本点最开始时都被赋予相同的权重：1/N。
（2）训练弱分类器。
具体训练过程中，如果某个样本已经被准确地分类，那么在构造下⼀个训练集中，它的权重就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提⾼。
同时，得到弱分类器对应的话语权。
然后，更新权值后的样本集被⽤于训练下⼀个分类器，整个训练过程如此迭代地进⾏下去。
（3）将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器。
matlab神经网络多分类（模式识别神经网络nprtool）
matlab神经⽹络多分类（模式识别神经⽹络nprtool）⼀、模式识别神经⽹络在matlab命令窗⼝输⼊：nnstart 或 nprtool 就可以进⼊matlab神经⽹络GUI⼆、鸢尾花数据集iris⽰例1.输⼊数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;[m,n]=size(meas);data=zeros(m,n+1);data(:,1:n)=meas;for i=1:m %将字符串类别标签⽤数值形式表⽰if strcmp(species{i},'setosa') %strcmp（'A','B'）⽤于⽐较字符串，找出特定的字符串；类⽐find（a==b）⽤来找出特定数值data(i,n+1)=1;elseif strcmp(species{i},'versicolor')data(i,n+1)=2;elseif strcmp(species{i},'virginica')data(i,n+1)=3;endend%选择训练样本个数num_train = 60; %共150个样本，60个训练集，90个测试集%构造随机选择序列choose = randperm(length(data)); %随机种⼦打乱数据样本的顺序train_data = data(choose(1:num_train),:); %随机选取60个样本label_temp = train_data(:,end); %提取训练数据的标签 train(:,end)提取最后⼀列；label_train = zeros(length(train_data),3); %创建矩阵以储存向量形式的标签；%把输出分类标签1，2，3 改为⼯具箱要求的格式1=[100],2=[010],3=[001]for i = 1:length(train_data)label_train(i,label_temp(i)) = 1;endtrain_data = train_data(:,1:end-1)'; %提取数据集特征（剔除标签），并进⾏转置（转置也可以不必，后续GUI中转化为⾏形式即可）label_train = label_train'; %将向量形式表⽰的标签进⾏转置（也⽽不必，理由同上）test_data = data(choose(num_train+1:end),:); %提取测试集数据label_temp = test_data(:,end); %提取测试集数据的标签label_test = zeros(length(test_data),3); %创建矩阵，准备存放向量形式的测试数据的标签%把输出分类标签改为⼯具箱要求的格式for i = 1:length(test_data)label_test(i,label_temp(i)) = 1;endtest_data = test_data(:,1:end-1)'; %提取测试数据的特征，并进⾏转置label_test = label_test'; %提取测试数据的标签，并进⾏转置2. 三种⽅法进⾏模式识别神经⽹络搭建2.1 ⼿动编写m函数法法1操作⽅法：⼿动编写m函数如下（借鉴参考资料）%有三种⽅式%法1.命令窗⼝输⼊nnstart,选择pattern recognition app，⽤matlab⾃带GUI进⾏⽹络设置（最简单）%法2.完成法1后，⾃动⽣成代码，将创建⽹络的代码⽤m⽂件保存，下次要调⽤该⽹络可直接调⽤该m⽂件%法3.编写如下代码% Create a Pattern Recognition NetworkhiddenLayerSize = 10; %隐藏层神经元个数设置为10net = patternnet(hiddenLayerSize); %创建模式识别神经⽹络patternnet% 将训练集再按⽐例70:15:15分为训练集、验证集、测试集net.divideParam.trainRatio = 70/100;net.divideParam.valRatio = 15/100;net.divideParam.testRatio = 15/100;% Train the Network[net,tr] = train(net,train_data,label_train); %tr为训练过程参数？% Test the Networkpredict = net(test_data); %得到每个样本属于第⼀类、第⼆类、第三类的概率[~,predict] = max(predict); %选择概率最⼤的类别作为某⼀个测试样本的类别%% show the result --testingsfig=figure;gscatter(test_data(1,:),test_data(2,:),predict);[~,label_test] = max(label_test);accuracy = length(find(predict==label_test))/length(test_data);title(['predict the testing data and the accuracy is :',num2str(accuracy)]);法1结果：准确率：93.3%，分类效果不错。
Adaboost算法多类问题Matlab实现演示教学
A d a b o o s t算法多类问题M a t l a b实现一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。
初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。
反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。
Adaboost算法的伪代码如图1所示。
图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。
但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。
常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。
用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。
目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。
特征向量 28个。
样本总数 840个；OAA分类器的个数 7 个OAO分类器的个数 7（7-1）/2 = 21个。
弱分类器的个数 K= 10；弱分类用BP神经网络算法的思路：Step1、把数据分成训练集和测试集Step 2、训练OAA、OAO分类器；Step3、保存相应的分类器和投票权重；Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重；Step5、选择OAA预测值中最大的两个Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测；Step7、输出测试结果；注：为了统一，在训练OAO分类器是，把类别序列在前的类为正样本，输出+1，类别序列号在后面的为负样本，输出为-1。
测试强分类器的识别率为：0.93左右。
Adaboost算法多类问题Matlab实现
一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。
初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。
反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。
Adaboost算法的伪代码如图1所示。
图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。
但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。
常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。
用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。
目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。
特征向量28个。
样本总数840个；OAA分类器的个数7 个OAO分类器的个数7（7-1）/2 = 21个。
弱分类器的个数K= 10；弱分类用BP神经网络算法的思路：Step1、把数据分成训练集和测试集Step 2、训练OAA、OAO分类器；Step3、保存相应的分类器和投票权重；Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重；Step5、选择OAA预测值中最大的两个Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测；Step7、输出测试结果；注：为了统一，在训练OAO分类器是，把类别序列在前的类为正样本，输出+1，类别序列号在后面的为负样本，输出为-1。
测试强分类器的识别率为：0.93左右。
三、小结其实这个主要的思想就是用差异的样本和差异的分类器，组合较好的分类器器，提升样本的准确性和鲁邦性。
adaboost算法程序matlab
adaboost算法程序matlabAdaboost算法是一种常用的集成学习方法，广泛应用于分类问题中。
它的核心思想是通过集成多个弱分类器，来构建一个强分类器，从而提高整体分类的准确性。
本文将介绍Adaboost算法的原理和主要步骤，并使用Matlab编写一个简单的Adaboost算法程序。
Adaboost算法的原理非常简单，它通过迭代的方式，每次训练一个弱分类器，并根据分类结果调整样本权重，使得分类错误的样本在下一轮训练中得到更多的关注。
最终，将所有弱分类器的结果进行加权投票，得到最终的分类结果。
Adaboost算法的主要步骤如下：1. 初始化样本权重。
将所有样本的权重初始化为相等值，通常为1/N，其中N为样本数量。
2. 迭代训练弱分类器。
在每一轮迭代中，根据当前样本权重训练一个弱分类器。
弱分类器可以是任何分类算法，如决策树、支持向量机等。
3. 计算分类误差率。
根据当前弱分类器的分类结果，计算分类误差率。
分类误差率定义为分类错误的样本权重之和。
4. 更新样本权重。
根据分类误差率，更新样本权重。
分类错误的样本权重会增加，而分类正确的样本权重会减少。
5. 计算弱分类器权重。
根据分类误差率，计算当前弱分类器的权重。
分类误差率越小的弱分类器权重越大，反之越小。
6. 更新样本权重分布。
根据弱分类器的权重，更新样本权重分布。
分类错误的样本权重会增加，而分类正确的样本权重会减少。
7. 终止条件判断。
如果达到预定的迭代次数或分类误差率满足终止条件，则停止迭代。
8. 构建强分类器。
将所有弱分类器的结果进行加权投票，得到最终的分类结果。
权重越大的弱分类器对分类结果的贡献越大。
接下来，我们使用Matlab编写一个简单的Adaboost算法程序。
假设我们有一个二分类问题的训练集，包含N个样本和D个特征。
我们使用决策树作为弱分类器。
我们需要定义一些参数，如迭代次数和弱分类器数量。
然后，我们初始化样本权重和弱分类器权重。
adaboost-bp的matlab代码
Adaboost算法和BP算法都是常用的机器学习算法，在应用中有着广泛的应用。
本文将分别介绍Adaboost和BP算法的原理，然后给出它们在Matlab中的代码实现。
1. Adaboost算法原理Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种集成学习方法，它通过训练多个弱分类器，然后将这些弱分类器进行组合，构成一个强分类器。
Adaboost算法的基本思想是每一轮训练都调整数据分布，使得前一轮分类错误的样本在下一轮中受到更多的关注，以此来提高分类的准确性。
Adaboost的算法流程如下：1. 初始化训练数据的权值分布，使得每个样本的权值相等。
2. 对于每一轮训练，根据当前的数据权值分布训练一个弱分类器。
3. 计算该弱分类器的分类错误率，并根据错误率调整样本的权值分布。
4. 根据弱分类器的权重，更新最终的分类器。
5. 重复步骤2-4，直到达到预定的训练轮数或者分类误差达到要求。
2. BP算法原理BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法，它通过利用梯度下降法来不断调整神经网络的权值，使得网络的输出尽可能接近于期望的输出。
BP算法的基本思想是通过计算误差的梯度来调整网络中每一个连接的权值，以最小化网络的总误差。
BP算法的算法流程如下：1. 初始化神经网络的权值，可以使用随机值来进行初始化。
2. 对于每一个训练样本，通过正向传播计算网络的输出，并计算输出与期望输出之间的误差。
3. 通过反向传播计算每个权值的梯度，并根据梯度下降法来调整权值。
4. 重复步骤2-3，直到达到预定的训练轮数或者网络的误差达到要求。
3. Adaboost的Matlab代码实现以下是Adaboost算法在Matlab中的代码实现：```function [strongClassifier, alpha] = adaboost(X, y, T)N = size(X, 1); 样本数D = ones(N, 1)/N; 初始化样本权值分布weakClassifiers = cell(1, T); 初始化弱分类器数组alpha = zeros(1, T); 初始化弱分类器权重数组for t = 1:T训练一个弱分类器[weakClassifier, error, h] = tr本人nWeakClassifier(X, y, D);if error >= 0.5break; 弱分类器误差大于0.5，停止训练end更新弱分类器权重alpha(t) = 0.5 * log((1-error)/error);更新样本权值分布D = D .* exp(-alpha(t) * y .* h);D = D / sum(D);保存弱分类器和权重weakClassifiers{t} = weakClassifier;end构建强分类器strongClassifier.weakClassifiers = weakClassifiers; strongClassifier.alpha = alpha;end```4. BP算法的Matlab代码实现以下是BP算法在Matlab中的代码实现：```function [W1, W2] = tr本人nBP(X, y, hiddenSize, lr, epochs) inputSize = size(X, 2);outputSize = size(y, 2);W1 = randn(inputSize, hiddenSize); 输入层到隐藏层的权值矩阵W2 = randn(hiddenSize, outputSize); 隐藏层到输出层的权值矩阵for epoch = 1:epochsfor i = 1:size(X, 1)正向传播z1 = X(i, :) * W1;a1 = sigmoid(z1);z2 = a1 * W2;a2 = sigmoid(z2);计算误差error = y(i, :) - a2;反向传播d2 = error .* dsigmoid(z2);d1 = (d2 * W2') .* dsigmoid(z1);更新权值W2 = W2 + lr * a1' * d2;W1 = W1 + lr * X(i, :)' * d1;endendend```以上分别介绍了Adaboost算法和BP算法的原理，以及它们在Matlab中的代码实现。
MATLAB_智能算法30个案例分析
MATLAB_智能算法30个案例分析MATLAB是一种强大的数值计算和编程工具，教育和科研领域中广泛应用于数据分析、机器学习和智能算法的研究。
在本文中，我们将介绍30个MATLAB智能算法的案例分析，并探讨其用途和优势。
分析的案例包括分类、回归、聚类、神经网络和遗传算法等不同类型的智能算法。
1. K均值聚类：利用MATLAB中的kmeans函数对一组数据进行聚类分析，得到不同的簇。
2. 随机森林：利用MATLAB中的TreeBagger函数构建一个随机森林分类器，并通过测试数据进行分类预测。
3. 人工神经网络：使用MATLAB中的feedforwardnet函数构建一个人工神经网络，并通过训练集进行预测。
4. 遗传算法：利用MATLAB中的ga函数对一个优化问题进行求解，找到最优解。
5. 支持向量机：使用MATLAB中的svmtrain和svmclassify函数构建一个支持向量机分类器，并进行分类预测。
6. 极限学习机：使用MATLAB中的elmtrain和elmpredict函数构建一个极限学习机分类器，并进行分类预测。
7. 逻辑回归：使用MATLAB中的mnrfit和mnrval函数构建一个逻辑回归模型，并进行预测。
8. 隐马尔可夫模型：使用MATLAB中的hmmtrain和hmmdecode函数构建一个隐马尔可夫模型，对一系列观测数据进行预测。
9. 神经进化算法：利用MATLAB中的ne_train函数构建一个基于神经进化算法的神经网络分类器，并进行分类预测。
10. 朴素贝叶斯分类器：使用MATLAB中的NaiveBayes对象构建一个朴素贝叶斯分类器，并进行分类预测。
11. 高斯过程回归：使用MATLAB中的fitrgp函数构建一个高斯过程回归模型，并进行回归预测。
12. 最小二乘支持向量机：使用MATLAB中的fitcsvm函数构建一个最小二乘支持向量机分类器，并进行分类预测。
13. 遗传网络：利用MATLAB中的ngenetic函数构建一个基于遗传算法和人工神经网络的分类器，并进行分类预测。
MATLAB神经网络（5）基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
MATLAB 神经⽹络（5）基于BP_Adaboost 的强分类器设计——公司财务预警建模5.1 案例背景5.1.1 BP_Adaboost 模型Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产⽣有效分类。
其主要步骤为：⾸先给出弱学习算法和样本空间(X ,Y )，从样本空间中找出m 组训练数据，每组训练数据的权重都是1m 。
然后⽤弱学习算法迭代运算T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个体赋予较⼤权重，下次迭代运算时更加关注这些训练个体。
弱分类器通过反复迭代得到⼀个分类函数序列f 1,f 2,...,f T ，每个分类函数赋予⼀个权重，分类结果越好的函数，其对应权重越⼤。
T 次迭代之后，最终强分类函数F 由弱分类函数加权得到。
BP_Adaboost 模型即BP 神经⽹络作为弱分类器，反复训练BP 神经⽹络预测样本输出，通过Adaboost 算法得到多个BP 神经⽹络弱分类器组成的强分类器。
5.1.2 公司财务预警系统介绍公司财务预警系统是为了防⽌公司财务系统运⾏偏离预期⽬标⽽建⽴的报警系统，具有针对性和预测性等特点。
它通过公司的各项指标综合评价并预测公司财务状况、发展趋势和变化，为决策者科学决策提供智⼒⽀持。
评价指标：成分费⽤利润率、资产营运能⼒、公司总资产、总资产增长率、流动⽐率、营业现⾦流量、审计意见类型、每股收益、存货周转率和资产负债率5.2模型建⽴算法步骤如下：1. 数据初始化和⽹络初始化。
从样本空间中随机选择m 组训练数据，初始化测试数据的分布权值D t (i )=1m ，根据样本输⼊输出维数确定神经⽹络结构，初始化BP 神经⽹络权值和阈值。
2. 若分类器预测。
训练第t 个弱分类器时，⽤训练数据训练BP 神经⽹络并且预测训练数据输出，得到预测序列g (t )的预测误差e t ，误差和e t 的计算公式为e t =∑i D t (i )i =1,2,…,m (g (t )≠y )3. 计算预测序列权重。
Adaboost算法及其代码实现
Adaboost 算法及其代码实现Adaboost 算法及其代码实现算法概述AdaBoost （adaptive boosting ），即⾃适应提升算法。
Boosting 是⼀类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若⼲弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进⾏分类。
为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来，往往可以得到很好的效果。
俗话说，"三个臭⽪匠，顶个诸葛亮"，就是这个道理。
这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串⾏训练的，当前弱分类器的训练依赖于上⼀轮弱分类器的训练结果。
各个弱分类器的权重是不同的，效果好的弱分类器的权重⼤，效果差的弱分类器的权重⼩。
值得注意的是，AdaBoost 不⽌适⽤于分类模型，也可以⽤来训练回归模型。
这需要将弱分类器替换成回归模型，并改动损失函数。
$⼏个概念强学习算法：正确率很⾼的学习算法；弱学习算法：正确率很低的学习算法，仅仅⽐随机猜测略好。
弱分类器：通过弱学习算法得到的分类器， ⼜叫基本分类器；强分类器：多个弱分类器按照权值组合⽽成的分类器。
$提升⽅法专注两个问题：1.每⼀轮如何改变训练数据的权值或者概率分布：Adaboost 的做法是提⾼被分类错误的训练数据的权值，⽽提⾼被分类错误的训练数据的权值。
这样，被分类错误的训练数据会得到下⼀次弱学习算法的重视。
2.弱组合器如何构成⼀个强分类器加权多数表决。
每⼀个弱分类器都有⼀个权值，该分类器的误差越⼩，对应的权值越⼤，因为他越重要。
算法流程给定⼆分类训练数据集：T =(x 1,y 1),(x 2,y 2),...,(x n ,y n )和弱学习算法⽬标：得到分类器G (x )# 1.初始化权重分布：⼀开始所有的训练数据都赋有同样的权值，平等对待。
D 1=(w 11,w 12,...,w 1n ), w 1i =1N , i =1,2,...,N### 2.权值的更新 设总共有M 个弱分类器，m 为第m 个弱分类器， m =1,2,...,M (1)第m 次在具有D m 权值分布的训练数据上进⾏学习，得到弱分类器G m (x )。
机器学习笔记之AdaBoost算法详解以及代码实现
机器学习笔记之AdaBoost算法详解以及代码实现0x00 概述AdaBoost，全称是“Adaptive Boosting”，由Freund和Schapire在1995年⾸次提出，并在1996发布了⼀篇新的论⽂证明其在实际数据集中的效果。
这篇博客主要解释AdaBoost的算法详情以及实现。
它可以理解为是⾸个“boosting”⽅式的集成算法。
是⼀个关注⼆分类的集成算法。
0x01 算法的总体情况AdaBoost的⽬标是建⽴如下的最终的分类器：其中，假设我们输⼊的训练数据总共有nn个，⽤(x_1,y_y),\cdots,(x_n,y_n)(x1,y y),⋯,(x n,y n)表⽰，其中xx是⼀个多为向量，⽽其对应的y=\{-1,1\}y={−1,1}。
1.1 sign函数这⾥的signsign函数是符号函数。
判断实数的正负号。
即如果输⼊是正数，那么输出为1；输⼊为负数，那么输出为-1；如果输⼊是0的话，那么输出为0。
因此，AdaBoost的⽬标是判断\{-1,1\}{−1,1}的⼆分类判别算法。
其函数图像如下所⽰：1.2 弱分类器f(x)模型中的f_m(x)f m(x)是弱分类器。
这⾥假设⼀个AdaBoost是由MM个弱分类器加全求和得到。
每⼀个弱分类器f_m(x)f m(x)都给出⼀个预测结果，然后根据其对应的权重\theta_mθm加权求和。
因此，我们可以看到，AdaBoost的⽬标其实就是求出每个弱分类器的模型参数，以及其对应的权重。
0x02 AdaBoost的求解前⾯可以看到AdaBoost的模型本⾝⾮常简单。
那么，如何求解这个模型中弱分类器的权重及其参数呢？其步骤如下：⾸先，根据前⾯所述，有nn个数据，我们初始化每个数据的权重都是⼀样的：接下来，我们对每⼀个弱分类器(1,\cdots,M)(1,⋯,M)都进⾏如下操作：1) 训练⼀个弱分类器，使得其分类误差最⼩，此时计算该分类器的误差计算如下公式：这个公式的含义就是模型的误差等于每⼀个错分的样本权重之和。
matlab多分类方法
matlab多分类方法MATLAB中有多种多分类方法，以下是一些常用的多分类算法及其应用：1.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于特征划分数据集的方法，通过递归地进行特征选择，直到满足停止条件为止。
MATLAB中的`fitctree`函数可以用于构建决策树。
2.支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：支持向量机是一种基于最大间隔的分类方法，通过找到一个最优的超平面，使得两个类别之间的距离（即间隔）最大化。
MATLAB 中的`fitlm`函数可以用于构建SVM分类器。
3.神经网络（Neural Network，NN）：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过多层神经元对输入数据进行非线性变换和分类。
MATLAB中的`fitnn`函数可以用于构建神经网络分类器。
4.贝叶斯分类器（Bayes Classifier）：贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过计算每个类别的后验概率来进行分类。
MATLAB中的`fitbayes`函数可以用于构建贝叶斯分类器。
5.k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN）：k-NN算法根据样本到待分类数据的距离进行分类，选择距离最近的k个邻居，然后根据这k个邻居的类别进行投票决策。
MATLAB中的`fitknn`函数可以用于构建k-NN分类器。
6.集成学习（Ensemble Learning）：集成学习方法通过组合多个基分类器来提高分类性能。
常见的集成学习方法有Bagging（Bootstrap Aggregating，引导抽样加权平均）、Boosting（Adaptive Boosting，自适应提升）等。
MATLAB中的`fitbagged`和`fitboosted`函数可以用于构建Bagging和Boosting分类器。
这些多分类方法都可以在MATLAB的统计工具箱（Statistics Toolbox）中找到。
adaboost案例
adaboost案例Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。
下面是一个使用 Python 中的 scikit-learn 库实现 Adaboost 的二分类案例。
在这个案例中，我们将使用决策树作为弱分类器。
首先，请确保你已经安装了 scikit-learn：pip install scikit-learn然后，你可以使用以下代码实现 Adaboost 的二分类案例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifierfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 生成一些随机数据X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_clusters_per_class=2, random_state=42)# 将数据分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 创建 Adaboost 分类器，使用决策树作为弱分类器base_classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)adaboost_classifier = AdaBoostClassifier(base_classifier, n_estimators=50, learning_rate=1.0, random_state=42)# 训练 Adaboost 分类器adaboost_classifier.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测y_pred = adaboost_classifier.predict(X_test)# 计算准确度accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"Accuracy: {accuracy}")# 绘制决策边界plt.figure(figsize=(10, 6))plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap='viridis', marker='.')plt.title("Adaboost Classifier Decision Boundary")plt.xlabel("Feature 1")plt.ylabel("Feature 2")# 绘制决策边界x_min, x_max = X_test[:, 0].min() - 1, X_test[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X_test[:, 1].min() - 1, X_test[:, 1].max() + 1xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.01), np.arange(y_min, y_max, 0.01))Z = adaboost_classifier.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])Z = Z.reshape(xx.shape)plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.3, cmap='viridis')plt.show()这个例子中，我们首先生成了一个包含 20 个特征的随机二分类数据集，然后将数据分为训练集和测试集。
matlab多分类方法
matlab多分类方法Matlab是一种常用的科学计算软件，广泛应用于工程、数学、物理等领域的数据分析和模型建立。
在机器学习中，多分类问题是一个重要的研究方向。
本文将介绍一些常用的Matlab多分类方法，并探讨它们的优缺点。
1. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广义线性模型，常用于解决二分类问题。
通过对输入数据进行线性组合并经过sigmoid函数映射（将输出限制在0到1之间），可以得到分类结果。
在Matlab中，可以使用fitglm函数实现逻辑回归，并利用分类评估指标（如准确率、查准率和查全率）来评估模型的性能。
2. 支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种常用的分类算法，在多分类问题中也有广泛的应用。
它通过找到一个最优超平面将不同类别的样本分开，从而实现分类。
在Matlab中，可以使用fitcecoc函数实现支持向量机的多分类，其中cecoc表示错误纠错输出码。
支持向量机在处理高维数据和非线性问题上表现较好，但对于大规模数据集可能计算复杂度较高。
3. 决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树状结构的分类方法，通过一系列的特征判断逐步分类数据。
在Matlab中，可以使用fitctree函数实现决策树算法。
决策树易于理解和解释，但容易产生过拟合，并且对于噪声较大的数据可能不稳定。
4. 集成学习（Ensemble Learning）集成学习通过组合多个基分类器的预测结果，提高分类的准确性和鲁棒性。
常见的集成学习方法包括随机森林（Random Forest）和Adaboost。
在Matlab中，可以使用TreeBagger函数实现随机森林，在fitensemble函数中选择Adaboost算法。
集成学习适用于高维数据和复杂分类问题，能够有效地减少过拟合。
5. 神经网络（Neural Network）神经网络是一种模拟生物神经系统工作原理的机器学习算法。
如何在MATLAB中使用机器学习算法
如何在MATLAB中使用机器学习算法一、介绍MATLAB与机器学习算法MATLAB是一种专业的科学计算软件，被广泛应用于各个领域中的数据分析、模型建立和算法调试等任务。
机器学习算法是近年来兴起的一类基于数据的算法，可以用于从数据中自动发现模式、进行预测和分类等任务。
在这篇文章中，我们将介绍如何在MATLAB中使用机器学习算法。
二、数据预处理在使用机器学习算法之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱来实现这些预处理任务。
例如，可以使用`readtable`函数读取数据，并使用`table`数据结构存储数据。
然后，可以使用`fillmissing`函数对数据缺失值进行填充。
此外，MATLAB还提供了`featureSelection`和`featureScaling`等函数来进行特征选择和特征缩放。
三、监督学习算法监督学习算法是一类使用带有标签的训练数据来训练模型的算法。
监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数进行线性回归分析。
该函数可以通过最小二乘法拟合线性模型，并给出相应的系数和拟合优度等信息。
此外，还可以使用`fitcsvm`函数实现支持向量机算法，该函数根据输入数据的标签进行分类训练。
四、无监督学习算法无监督学习算法是一类从无标签数据中发现模式的算法，主要包括聚类算法和降维算法。
在MATLAB中，可以使用`kmeans`函数实现k-means聚类算法。
该函数根据数据点之间的距离进行聚类，并给出每个数据点所属的聚类标签。
此外，还可以使用`pca`函数实现主成分分析算法，该函数将数据投影到新的坐标系中，以降低数据的维度。
五、集成学习算法集成学习算法是一种将多个单一模型组合成一个更强大的模型的算法。
常用的集成学习算法包括随机森林和Adaboost算法。
在MATLAB中，可以使用`TreeBagger`函数实现随机森林算法。
Adaboost 最优阈值,方向寻找matlab代码
AdaBoost 算法中寻找最优阈值分类器的代码优化AdaBoost 每一轮的训练获得一个当前权重条件下的最优阈值。
% 逐步求精的方法获取第j 个特征值上的最优分类器 % 输入:% X 训练样本,rows X cols 维矩阵,rows 个样本，每个样本cols 个特征值 % Y 每个样本所属类别的标识,向量,长度为rows % rows 样本容量% weight 权重向量,存放当前每个样本的权重值 % j 当前查找最佳弱分类器的特征列 % 输出:% bestError %搜索到第j 列最佳弱分类器得到的最小错误率 % bestThresh %搜索到第j 列最佳弱分类器的阈值% bestBias %搜索到第j 列最佳弱分类器的偏置 %% 迭代4次,每次将区间划分为12个小段 %% 调用格式为 [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y ,rows,weight,j) % 最后更新 2007-03-25function [bestError,bestThresh,bestBias]=findBestWeakLearner(X,Y ,rows,weight,j) % 检查输入特征向量与类标需为列向量iptcheckinput(X,{'logical','numeric'},{'2d','nonempty','real'},mfilename, 'X', 1); iptcheckinput(Y ,{'logical','numeric'},{'column','nonempty','integer'},mfilename, 'Y', 2);iteration=4; % 迭代次数sectNum=12; % 每次迭代,将搜索区域划分的片段 maxFea=max(X(:,j)); % 搜索空间的最大值 minFea=min(X(:,j)); % 搜索空间的最小值 step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1); % 每次搜索的递增量bestError=rows; % 初值:最好的分类器错误率for iter=1:iteration % 迭代iteration 次,范围逐步缩小,寻找最优值 tempError=rows; % 初值:第iter 次迭代的分类器错误率 for i=1:sectNum % 第iter 次迭代的搜索次数 thresh=minFea+(i-1)*step; % 第i 次搜索的阈值 for p=1:-2:-1 % ！这个循环可去掉 h=zeros(rows,1); %每个样本对弱分类器的输出 for ii=1:rows %！这个循环可向量化 if((p*X(ii,j))<(p*thresh)) h(ii)=1; else h(ii)=0; end end %end for 列向量为特征，行向量为样本方向real adaboost ?rows:样本容量j†F 是同一个样本中的第几个特征% end if iierror=sum(weight(find(h~=Y))); % 第iter 次迭代第i 次搜索加权错误率%！ 这段属冗余代码if(error<tempError) % 第iter 次迭代最优的错误率 阈值 偏置 tempError=error; % 第iter 次迭代最小的错误率 tempThresh=thresh; % 第iter 次迭代最小错误分类情况下的阈值tempBias=p; % 第iter 次迭代最小错误分类情况下的偏置 end end%end for p end%end for iif(tempError<bestError) % 迭代获取的最优错误率 阈值 偏置 bestError=tempError; bestThresh=tempThresh; bestBias=tempBias; end %将搜索范围缩小,继续进行搜索span=(maxFea-minFea)/8; % 搜索范围减为原有的1/4 maxFea=tempThresh+span; % 减少搜索范围后搜索空间的最大值 minFea=tempThresh-span; % 减少搜索范围后搜索空间的最小值step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1);% 减少搜索范围后每次搜索的递增量 end在将循环向量化，并删除一些重复的赋值运算后。
matlab adaboost代码
Matlab中Adaboost算法的代码实现Adaboost(Adaptive Boosting)是一种利用弱分类器构建强分类器的机器学习算法。
它通过迭代训练一系列弱分类器，并根据它们的表现动态调整样本权重，从而得到一个强分类器。
在Matlab中，可以利用现有的工具箱或自己编写代码实现Adaboost算法，下面将介绍如何使用Matlab进行Adaboost算法的代码实现。
1. 准备数据集需要准备用于训练和测试的数据集。
数据集通常包括特征矩阵和标签向量，其中特征矩阵的每一行代表一个样本的特征向量，标签向量表示每个样本的类别。
在Matlab中，可以使用table或array等数据结构来表示数据集。
2. 初始化权重在Adaboost算法中，每个样本都有一个权重，初始时可以将所有样本的权重设为相等值。
在Matlab中，可以使用ones函数创建一个全为1的权重向量。
3. 训练弱分类器接下来，需要进行迭代训练，每一轮训练都会得到一个新的弱分类器。
在Matlab中，可以使用现有的分类器函数，比如fitctree、fitcsvm 等，也可以根据具体情况自定义弱分类器的训练函数。
4. 计算分类器权重每个弱分类器都有一个权重，表示它在最终分类器中的重要程度。
在Matlab中，可以根据分类器的表现和误差率来计算权重。
5. 更新样本权重根据弱分类器的表现，需要更新每个样本的权重。
在Matlab中，可以根据Adaboost算法的更新规则，按照公式计算新的样本权重。
6. 构建强分类器经过多轮训练后，可以得到一系列弱分类器和对应的权重，将它们组合起来得到最终的强分类器。
在Matlab中，可以使用cell数组或结构体来保存弱分类器和权重，然后根据它们构建强分类器的预测函数。
7. 测试分类器可以将得到的强分类器应用到新的数据集上进行测试。
在Matlab中，可以利用训练好的分类器函数对新样本进行预测，并计算准确率、精确率、召回率等指标进行评估。
adaboost多分类实例
adaboost多分类实例Adaboost多分类实例Adaboost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，通过将多个弱分类器进行组合，得到一个强分类器。
在实际应用中，Adaboost广泛用于多分类问题。
本文将以Adaboost多分类实例为主题，介绍Adaboost算法的原理和实现过程。
一、Adaboost算法原理Adaboost的核心思想是通过串行训练多个弱分类器，并根据前一个分类器的表现来调整下一个分类器的权重，从而提高分类的准确率。
具体步骤如下：1. 初始化训练样本的权重，通常为均等值。
2. 训练第一个弱分类器，计算分类误差率并更新样本权重。
3. 根据分类误差率计算弱分类器的权重。
4. 更新训练样本的权重，增加被错误分类样本的权重，减少被正确分类样本的权重。
5. 重复步骤2-4，训练后续的弱分类器。
6. 根据所有弱分类器的权重，得到最终的强分类器。
二、Adaboost多分类实例假设我们有一个手写数字识别的问题，需要将0-9的数字进行分类。
我们使用Adaboost算法来解决这个多分类问题。
1. 数据准备我们使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28的灰度图像。
我们将每个图像展开成一个784维的向量作为输入特征。
2. 初始化权重初始时，我们将训练样本的权重设置为均等值。
3. 训练弱分类器我们选择决策树作为弱分类器。
初始时，我们训练一个决策树分类器来对数字0和非0进行分类。
4. 更新样本权重根据分类误差率，更新样本的权重，增加被错误分类的样本的权重，减少被正确分类的样本的权重。
5. 训练后续的弱分类器我们继续训练其他的决策树分类器，每个分类器都根据前一个分类器的表现来调整样本权重。
6. 得到最终的强分类器根据所有弱分类器的权重，得到最终的强分类器。
对于一个新的输入样本，我们将其输入到每个弱分类器中进行分类，根据弱分类器的权重进行加权，得到最终的分类结果。
多变量adaboost算法例题
多变量adaboost算法例题AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常用的机器学习算法，通过训练多个弱分类器并组合它们的结果，提高整体分类性能。
在实际应用中，AdaBoost经常使用单变量特征进行分类，但在某些情况下，多变量特征可能更适合解决复杂的分类问题。
本文将介绍多变量AdaBoost算法，并通过一个例题展示其应用。
多变量AdaBoost算法采用了与传统AdaBoost相类似的思想。
它通过迭代训练一系列基础分类器，并根据它们的分类错误给予不同的权重，最后将它们组合成一个强分类器。
然而，与传统AdaBoost不同的是，多变量AdaBoost使用多变量来构建基础分类器，以更准确地描述输入数据的关系。
为了更好地理解多变量AdaBoost算法，我们来看一个例题。
假设我们有一个数据集，其中包含两个变量x1和x2，以及它们对应的标签y。
我们的目标是使用多变量AdaBoost算法构建一个分类模型，能够根据x1和x2的取值来预测y的标签。
首先，我们需要选择一个弱分类器作为多变量AdaBoost的基础分类器。
在本例中，我们选择决策树作为弱分类器。
决策树的每个节点都基于多变量特征进行划分，因此适合用于多变量AdaBoost算法。
接下来，我们初始化数据集中每个样本的权重，通常将它们初始化为相等的值。
然后，我们开始迭代训练基础分类器。
每次迭代中，我们根据当前样本权重训练一个决策树，并将其添加到强分类器中。
训练决策树时，我们根据当前样本权重更加关注分类错误的样本。
具体而言，我们调整样本权重，使分类错误的样本权重增加，而分类正确的样本权重减少。
这样，下一次迭代时，基础分类器就会更加关注分类错误的样本，以提高整体分类性能。
迭代训练基础分类器直到达到预定的迭代次数或分类性能满足要求。
最后，我们将基础分类器的结果进行加权组合，得到强分类器。
通常，我们使用加权多数投票的方式进行组合，即根据基础分类器的准确性给予不同的权重。
Adaboost算法的MATLAB实现
Adaboost算法的MATLAB实现：clear allclctr_n=200;%the population of the train sette_n=200;%the population of the test setweak_learner_n=20;%the population of the weak_learner tr_set=[1,5;2,3;3,2;4,6;4,7;5,9;6,5;6,7;8,5;8,8];te_se=[1,5;2,3;3,2;4,6;4,7;5,9;6,5;6,7;8,5;8,8];tr_labels=[2,2,1,1,2,2,1,2,1,1];te_labels=[2,2,1,1,2,2,1,2,1,1];figure;subplot(2,2,1);hold on;axis square;indices=tr_labels==1;plot(tr_set(indices,1),tr_set(indices,2),'b*');indices=~indices;plot(tr_set(indices,1),tr_set(indices,2),'r*');title('Training set');subplot(2,2,2);hold on;axis square;indices=te_labels==1;plot(te_set(indices,1),te_set(indices,2),'b*')3;indices=~indices;plot(te_set(indices,1),te_set(indices,2),'r*');title('Training set');%Training and testing error ratestr_error=zeros(1,weak_learner_n);te_error=zeros(1,weak_learner_n);for i=1:weak_learner_nadaboost_model=adaboost_tr(@threshold_tr,@threshold_te,tr_set,tr_labels,i); [L_tr,hits_tr]=adaboost_te(adaboost_model,@threshold_te,te_set,te_labels); tr_error(i)=(tr_n-hits_tr)/tr_n;[L_te,hits_te]=adaboost_te(adaboost_model,@threshold_te,te_set,te_labels); te_error(i)=(te_n-hits_te)/te_n;endsubplot(2,2,3);plot(1:weak_learner_n,tr_error);axis([1,weak_learner_n,0,1]);title('Training Error');xlabel('weak classifier number');ylabel('error rate');grid on;subplot(2,2,4);axis square;plot(1:weak_learner_n,te_error);axis([1,weak_learner_n,0,1]);title('Testing Error');xlabel('weak classifier number');ylabel('error rate');grid on;这里需要另外分别撰写两个函数，其中一个为生成adaboost模型的训练函数，另外为测试测试样本的测试函数。
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一种adaboost多类分类算法Matlab实现一、adaboost算法简介Adaboost算法的主要思想是给定一个训练集(x1,y1),…,(xm,ym),其中xi属于某个域或者实例空间X，yi=-1或者+1。
初始化时Adaboost指定训练集上的分布为1/m,并按照该分布调用弱学习器对训练集上的分布，并按照该分布调用弱学习器对训练集进行训练，每次训练后，根据训练结果更新训练集上的分布，并按照新的样本分布进行训练。
反复迭代T轮，最终得到一个估计序列h1,..,hT,每个估计都具有一定的权重，最终的估计H是采用权重投票方式获得。
Adaboost算法的伪代码如图1所示。
图1、Adaboost算法二、多类问题从上面的流程可以看出，Adaboost算法是针对二类问题的。
但是我们面对的问题很多都是不是简单的非0即1，而是多类问题。
常见的就是解决方法，就是把多类问题转换成二类问题。
用的比较多就是两种组合方法，OAA和OAO，我这里就是采用对这种方法的结合，实现adaboost算法对多类问题的分类。
目前需要对7类问题进行分类，依次编号：0、1、2、3、4、5、6。
特征向量28个。
样本总数840个；OAA分类器的个数7 个OAO分类器的个数7（7-1）/2 = 21个。
弱分类器的个数K= 10；弱分类用BP神经网络算法的思路：Step1、把数据分成训练集和测试集Step 2、训练OAA、OAO分类器；Step3、保存相应的分类器和投票权重；Step4、测试样本，预测所以OAA分类器的权重；Step5、选择OAA预测值中最大的两个Step6、选用OAO分类器对选取预测权重最大的两个类进行预测；Step7、输出测试结果；注：为了统一，在训练OAO分类器是，把类别序列在前的类为正样本，输出+1，类别序列号在后面的为负样本，输出为-1。
测试强分类器的识别率为：0.93左右。
三、小结其实这个主要的思想就是用差异的样本和差异的分类器，组合较好的分类器器，提升样本的准确性和鲁邦性。
在对多类问题识别中。
个人觉得本算法还是有一定的缺陷，如果从OAA分类器预测值中选取的最大的两个值，不包含在我们正确的样本类别中，那么我们最后的OAO决策就没有意义。
因此对这个OAA预测值的组合也是一个比较关键的技术，也请大家有好的组合决策方法进行交流。
我对Adaboost算法理解的比较肤浅，还请大家指点。
如有需要请加QQ272122352，验证多类分类问题谢谢合作，非诚勿扰！附件1、OAO/OAA分类器训练clearclctic,%加载数据load Sheet1 Sheet1%删除无效数据while(1)if(Sheet1(end,1) == 0)Sheet1(end,:) = [];elsebreak;endend%分解输入输出Input = Sheet1(:,2:end)';Output = Sheet1(:,1)';N = max(max(Output));%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成一对多（one-against-all)分类器% % %类别标志,把样本组合成一对多的分类器。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%NetName_OAA = {};NetName_OAA_C = 0;for Flag = 0 : N%输入变量归一化处理[inputn,inputps] = mapminmax(Input);input_train = [];input_test = [];output_train = [];output_test = [];%生成测试集和训练集%训练样本和测试样本比例P = 0.8;for NN = 0 : NIndex = find(Output == NN);Long = length(Index);% 80%的训练、20%测试input_train = [input_train inputn(:,Index(1):Index(1) + floor(Long * P))];input_test = [input_test inputn(:,Index(1) + floor(Long *P) + 1 : Index(end))];output_train = [output_train Output(:,Index(1):Index(1) + floor(Long * P))];output_test = [output_test Output(:,Index(1) + floor(Long * P) + 1 : Index(end))];end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Long1 = length(output_train);Long2 = length(output_test);for x = 1 : Long1if(output_train(x) == Flag)output_train(x) = 1;elseoutput_train(x) = -1;endendfor y = 1 : Long2if(output_test(y) == Flag)output_test(y) = 1;elseoutput_test(y) = -1;endend%训练弱分类器[Sizem,Sizen] = size(input_train);D(1,:)=ones(1,Sizen)/Sizen;%弱分类器个数K = 10;[Out,Outn] = mapminmax(output_train);for KK = 1 : K%错误率error(KK) = 0;Flag_error = -1;% NetName = strcat(num2str(Flag),'_',num2str(KK),'Class');% net = NetName;%BP神经网络构建net=newff(input_train,output_train,9);net.trainParam.epochs = 50;net.trainParam.lr = 0.1;net.trainParam.goal = 0.00004;%BP神经网络训练net=train(net,input_train,output_train);%训练集数据预测an1 = sim(net,input_train);test_simu1(KK,:)=mapminmax('reverse',an1,Outn);% %测试数据预测% an = sim(net,input_test);% test_simu(KK,:) = mapminmax('reverse',an,Outn);%%统计训练集输出效果kk1 = find(test_simu1(KK,:)>0);kk2 = find(test_simu1(KK,:)<0);aa(kk1) = 1;aa(kk2) = -1;%统计错误样本数for j=1:Sizenif aa(j)~=output_train(j);error(KK)=error(KK)+D(KK,j);endendif error(KK) == 0Flag_error = KK;break;end%弱分类器i权重at(KK)=0.5*log((1-error(KK))/error(KK));%更新D值for j=1:SizenD(KK+1,j)=D(KK,j)*exp(-at(KK)*aa(j)*test_simu1(KK,j));end%D值归一化Dsum=sum(D(KK+1,:));D(KK+1,:)=D(KK+1,:)/Dsum;% NetName = strcat(num2str(Flag),'_',num2str(KK),'Class'); % save(NetName,'net');NetName_OAA{Flag + 1,KK} = net;NetName_OAA_C(Flag +1,KK) = at(KK);% 强分类器分类结果% OutPut = sign(at*test_simu);endif Flag_error ~= -1NetName_OAA_C(Flag + 1,Flag_error : 10 ) = 0;%如果第一次就为零、那么该分类器就是强分类器if Flag_error == 1NetName_OAA_C(Flag + 1,1) = 1;NetName_OAA{Flag + 1,1} = net;endendend%保存分类器save NetName_OAA NetName_OAAsave NetName_OAA_C NetName_OAA_C%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生产一对一的分类器%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%tic,%一共有N*（N-1）/2个分类器NetName_OAO = {};%训练样本和测试样本比例P = 0.8;input_train = [];input_test = [];output_train = [];output_test = [];for NN = 0 : NIndex = find(Output == NN);Long = length(Index);% 80%的训练、20%测试input_train = [input_train inputn(:,Index(1):Index(1) + floor(Long * P))];input_test = [input_test inputn(:,Index(1) + floor(Long *P) + 1 : Index(end))];output_train = [output_train Output(:,Index(1):Index(1) + floor(Long * P))];output_test = [output_test Output(:,Index(1) + floor(Long * P) + 1 : Index(end))];endfor MM = 0 : Nfor NN = 0 : Nif(MM < NN)%选取样本%样本输入%样本输出%为了保存一致性，两类分类器的组合，类别序号在前的为+1，类别序号在后的为-1%如{3,4} ->{+1,-1};{MM,NN} ={+1,-1};% Input_OAO =Long1 = length(output_train);XX = 1;input_train_OAO = [];output_train_OAO = [];for x = 1 : Long1if(output_train(x) == MM)output_train_OAO(XX) = 1;input_train_OAO(:,XX) = input_train(:,x);XX = XX + 1;endif(output_train(x) == NN)output_train_OAO(XX) = -1;input_train_OAO(:,XX) = input_train(:,x);XX = XX + 1;endend%BP神经网络构建net=newff(input_train_OAO, output_train_OAO,9);net.trainParam.epochs = 50;net.trainParam.lr = 0.1;net.trainParam.goal = 0.00004;%BP神经网络训练net=train(net,input_train_OAO, output_train_OAO);NetName_OAO{MM + 1,NN + 1} = net;elseNetName_OAO{MM + 1,NN + 1} = 0;endendendtocsave NetName_OAO NetName_OAO附件2：测试clearclc%加载分类器load NetName_OAAload NetName_OAOload NetName_OAA_C%加载测试数据load Sheet1%删除无效数据while(1)if(Sheet1(end,1) == 0)Sheet1(end,:) = [];elsebreak;endend%分解输入输出Input = Sheet1(:,2:end)';Output = Sheet1(:,1)';%生产测试集、[inputn,inputps] = mapminmax(Input);input_train = [];input_test = [];output_train = [];output_test = [];N = max(max(Output));K = 10;P = 0.8;for NN = 0 : NIndex = find(Output == NN);Long = length(Index);% 80%的训练、20%测试input_train = [input_train inputn(:,Index(1):Index(1) + floor(Long * P))];input_test = [input_test inputn(:,Index(1) + floor(Long *P) + 1 : Index(end))];output_train = [output_train Output(:,Index(1):Index(1) + floor(Long * P))];output_test = [output_test Output(:,Index(1) + floor(Long * P) + 1 : Index(end))]; endtic,%测试%% 第一级分类long = length(input_test);Temp_Out_OAA = 0;for X = 1 : long% N 类K 个OAA 分类器决策test_simul(1:N+1) = 0;for NN = 1 : N + 1Temp_test_simul = 0;for KK = 1 : Knet = NetName_OAA{NN,KK};coef = NetName_OAA_C(NN,KK);if coef == 0% Flag_0 = KK;breakendTemp_test_simul = Temp_test_simul + coef * sim(net,input_test(:,X));endtest_simul(NN) = Temp_test_simul;endTemp_Out_OAA(X,1 : N + 1) = test_simul;endtoc%%第二级分类Ouput_Class = [];for X = 1 : longTemp_OAO = Temp_Out_OAA(X,:);[p1,p2] = sort(Temp_OAO,2);Max1 = p1(end);Max2 = p1(end - 1);Class_M1 = p2(end);Class_M2 = p2(end - 1);%加载单OAO分类器Change_Flag = 0;if Class_M1 < Class_M2M1 = Class_M1;M2 = Class_M2;Change_Flag = 0;elseM1 = Class_M2;M2 = Class_M1;Change_Flag = 1;endnet = NetName_OAO{M1,M2};%预测输出out_oao = sim(net,input_test(:,X));%类别判断if out_oao > 0if Change_Flag == 0Output_Class(X) = Class_M1 - 1;elseOutput_Class(X) = Class_M2 - 1;endelseif Change_Flag == 0Output_Class(X) = Class_M2 - 1;elseOutput_Class(X) = Class_M1 - 1;endendend%% 统计分类效果Error_Num = 0;for X = 1 : longif Output_Class(X) ~= output_test(X)Error_Num = Error_Num + 1;endenddisp('强分类器识别率');Error_Num/X2104年9月。