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[求助]
求助：用adaboost方法將gabor特征數(shù)據(jù)分類該如何訓練分類器？或者哪位有相似代碼？
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任務(wù)是：用adaboost算法將48維的gabor特征進行分類，標簽為1-9.樣本被分成的類別值（1-9），請問具體的思路是什么呢？ 下面是我的代碼 首先將特征數(shù)據(jù)分為1類和非1類，其中尋找48列數(shù)據(jù)中每列數(shù)據(jù)特征值上的最優(yōu)弱分類器searchbestweaklearner.m的關(guān)鍵代碼: Y是標簽向量，F(xiàn)eatureVector是48維數(shù)據(jù)中每列的值 u1=mean(FeatureVector(find(Y==1))); % 類別1均值 u2=mean(FeatureVector(find(Y~=1))); % 類別2均值************ iteration=4; % 迭代次數(shù) sectNum=8; % 每次迭代,將搜索區(qū)域劃分的片段 maxFea=max(u1,u2); % 搜索空間的最大值 minFea=min(u1,u2); % 搜索空間的最小值 step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1); % 每次搜索的遞增量 bestError=cntSamples; % 初值:最好的分類器錯誤率 for iter=1:iteration % 迭代iteration次,范圍逐步縮小,尋找最優(yōu)值 tempError=cntSamples; % 初值:第iter次迭代的分類器錯誤率 for i=1:sectNum % 第iter次迭代的搜索次數(shù) thresh=minFea+(i-1)*step; % 第i次搜索的閾值 h=FeatureVector<thresh; % 所有樣本的閾值分類結(jié)果 errorrate=sum(weight(find(h~=Y)));% 第iter次迭代第i次搜索加權(quán)錯誤率*******************************************這是什么算法？ p=1; if(errorrate>0.5) % 若錯誤率超過0.5，則將偏置反向 errorrate=1-errorrate; p=-1; end if( errorrate<bestError ) % 第iter次迭代最優(yōu)的錯誤率 閾值 偏置 bestError=errorrate; % 第iter次迭代最小的錯誤率 bestThresh=thresh; % 第iter次迭代最小錯誤分類情況下的閾值 bestBias=p; % 第iter次迭代最小錯誤分類情況下的偏置 end end % 將搜索范圍縮小,繼續(xù)進行搜索 span=(maxFea-minFea)/8; % 搜索范圍減為原有的1/4 maxFea=bestThresh+span; % 減少搜索范圍后搜索空間的最大值 minFea=bestThresh-span; % 減少搜索范圍后搜索空間的最小值 step=(maxFea-minFea)/(sectNum-1); % 減少搜索范圍后每次搜索的遞增量 end 各位有沒有建議？感謝 |
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