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本篇文章为大家展示了基于BP_Adaboost的强分类器设计是怎样的,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器。
这里采用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。
%%清空环境变量
clc
clear
%% 下载数据
load data input_train output_train input_test output_test
%% 权重初始化
[mm,nn]=size(input_train);
D(1,:)=ones(1,nn)/nn;
%% 弱分类器分类
K=10;
for i=1:K
%训练样本归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
error(i)=0;
%BP神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,6);
net.trainParam.epochs=5;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00004;
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%训练数据预测
an1=sim(net,inputn);
test_simu1(i,:)=mapminmax('reverse',an1,outputps);
%测试数据预测
inputn_test =mapminmax('apply',input_test,inputps);
an=sim(net,inputn_test);
test_simu(i,:)=mapminmax('reverse',an,outputps);
%统计输出效果
kk1=find(test_simu1(i,:)>0);
kk2=find(test_simu1(i,:)<0);
aa(kk1)=1;
aa(kk2)=-1;
%统计错误样本数
for j=1:nn
if aa(j)~=output_train(j)
error(i)=error(i)+D(i,j);
end
end
%弱分类器i权重
at(i)=0.5*log((1-error(i))/error(i));
%更新D值
for j=1:nn
D(i+1,j)=D(i,j)*exp(-at(i)*aa(j)*test_simu1(i,j));
end
%D值归一化
Dsum=sum(D(i+1,:));
D(i+1,:)=D(i+1,:)/Dsum;
end
%% 强分类器分类结果
output=sign(at*test_simu);
%% 分类结果统计
%统计强分类器每类分类错误个数
kkk1=0;
kkk2=0;
for j=1:350
if output(j)==1
if output(j)~=output_test(j)
kkk1=kkk1+1;
end
end
if output(j)==-1
if output(j)~=output_test(j)
kkk2=kkk2+1;
end
end
end
disp('第一类分类错误 第二类分类错误 总错误');
% 窗口显示
disp([kkk1 kkk2 kkk1+kkk2]);
plot(output)
hold on
plot(output_test,'g')
%统计弱分离器效果
for i=1:K
error1(i)=0;
kk1=find(test_simu(i,:)>0);
kk2=find(test_simu(i,:)<0);
aa(kk1)=1;
aa(kk2)=-1;
for j=1:350
if aa(j)~=output_test(j)
error1(i)=error1(i)+1;
end
end
end
disp('统计弱分类器分类效果');
disp(error1)
disp('强分类器分类误差率')
disp((kkk1+kkk2)/350)
disp('弱分类器分类误差率')
disp((sum(error1)/(K*350)))
上述内容就是基于BP_Adaboost的强分类器设计是怎样的,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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