文件名称：AdaBoost在matlab下的简单实现
文件大小：5KB
文件格式：ZIP
更新时间：2018-08-11 08:12:57
adaboost
对AdaBoost算法进行学习后，在matlab平台下，实现AdaBoost算法。在实验中，训练样本的产生方式是：X=rand(length,2);length是样本数。即，随机产生length个点（x,y）且x、y均位于区间[0，1]。点的类别为两类：正类、负类，取值分别为+1，-1。实现方式为Y=A.^2+B.^2; Z=[(floor(Y)-0.5)*2, A, B];采用的弱分类器是决策树桩分类器，具体为：用一条垂直于x轴或者垂直于y轴的直线划分样本点。因为训练样本点的产生是二次函数的，而弱分类器是一次函数的。即用多个一次函数去模拟二次函数的功能，所以理论上是可实现的。
【文件预览】：
adaboost
----testClass.m(378B)
----.DS_Store(6KB)
----makeClass.m(2KB)
----main.m(155B)
----weakClass.m(169B)
----createSample.m(388B)