【adaboost分类】基于adaboost实现一维数据分类附matlab代码

简介: 【adaboost分类】基于adaboost实现一维数据分类附matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

分类是数据挖掘研究范畴中为了解决分类问题而提出的方法,同时它也是一种重要的分析数据的技术.作为一种有效的科学研究工具,组合分类器在医疗诊断,手写体识别,人脸识别,推荐系统等领域有着广泛的应用.

⛄ 部分代码

% Example for adaboost.m

%

% Type "edit adaboost.m" to see the code




% Make training data of two classes "red" and "blue"

% with 2 features for each sample (the position  x and y).

 angle=rand(200,1)*2*pi; l=rand(200,1)*40+30; blue=[sin(angle).*l cos(angle).*l];

 angle=rand(200,1)*2*pi; l=rand(200,1)*40;    red=[sin(angle).*l cos(angle).*l];


% All the training data

 datafeatures=[blue;red];

 dataclass(1:200)=-1; dataclass(201:400)=1;


% Show the data

 figure, subplot(2,2,1), hold on; axis equal;

 plot(blue(:,1),blue(:,2),'b.'); plot(red(:,1),red(:,2),'r.');

 title('Training Data');

 

% Use Adaboost to make a classifier

 [classestimate,model]=adaboost('train',datafeatures,dataclass,50);


% Training results

% Show results

 blue=datafeatures(classestimate==-1,:); red=datafeatures(classestimate==1,:);

 I=zeros(161,161);

 for i=1:length(model)

     if(model(i).dimension==1)

         if(model(i).direction==1), rec=[-80 -80 80+model(i).threshold 160];

         else rec=[model(i).threshold -80 80-model(i).threshold 160 ];

         end

     else

         if(model(i).direction==1), rec=[-80 -80 160 80+model(i).threshold];

         else rec=[-80 model(i).threshold 160 80-model(i).threshold];

         end

     end

     rec=round(rec);

     y=rec(1)+81:rec(1)+81+rec(3); x=rec(2)+81:rec(2)+81+rec(4);

     I=I-model(i).alpha; I(x,y)=I(x,y)+2*model(i).alpha;    

 end

subplot(2,2,2), imshow(I,[]); colorbar; axis xy;

colormap('jet'), hold on

plot(blue(:,1)+81,blue(:,2)+81,'bo');

plot(red(:,1)+81,red(:,2)+81,'ro');

title('Training Data classified with adaboost model');


% Show the error verus number of weak classifiers

error=zeros(1,length(model)); for i=1:length(model), error(i)=model(i).error; end

subplot(2,2,3), plot(error); title('Classification error versus number of weak classifiers');


% Make some test data

 angle=rand(200,1)*2*pi; l=rand(200,1)*70; testdata=[sin(angle).*l cos(angle).*l];


% Classify the testdata with the trained model

 testclass=adaboost('apply',testdata,model);


% Show result

 blue=testdata(testclass==-1,:); red=testdata(testclass==1,:);


% Show the data

 subplot(2,2,4), hold on

 plot(blue(:,1),blue(:,2),'b*');

 plot(red(:,1),red(:,2),'r*');

 axis equal;

 title('Test Data classified with adaboost model');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 董庆伟. 基于Adaboost算法的不平衡数据集分类效果研究[J]. 长春师范大学学报, 2022, 41(6):4.

[2] 黄道, 何晋, 刘志愿,等. 分类算法adaboostM1和multiboostAB对草药数据分类的比较[J]. 中国新通信, 2014, 16(6):1.

[3] 胡燕祝, 王松. 一种基于AdaBoost算法的感知器网络数据分类方法:, CN109726767A[P]. 2019.

⛳️ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料



相关文章
|
2月前
|
算法
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
213 13
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-GRU网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB2022a实现的贝叶斯优化、CNN和GRU算法优化效果。优化前后对比显著,完整代码附带中文注释及操作视频。贝叶斯优化适用于黑盒函数,CNN用于时间序列特征提取,GRU改进了RNN的长序列处理能力。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 关系型数据库
基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目展示了利用粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的过程,提高了分类准确性和泛化能力。包括无水印的算法运行效果预览、Matlab2022a环境下的实现、核心代码及详细注释、操作视频,以及对PSO和SVM理论的概述。PSO-SVM结合了PSO的全局搜索能力和SVM的分类优势,特别适用于复杂数据集的分类任务,如乳腺癌诊断等。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了贝叶斯优化在CNN中的应用,包括优化过程、训练与识别效果对比,以及标准CNN的识别结果。使用Matlab2022a开发,提供完整代码及视频教程。贝叶斯优化通过构建代理模型指导超参数优化,显著提升模型性能,适用于复杂数据分类任务。
|
6月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
272 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
6月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
162 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真
该程序基于小波神经网络实现数据分类,输入为5个特征值,输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本,50组数据训练,30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征,提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。
|
6月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
138 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码

热门文章

最新文章