数据挖掘学习笔记--AdaBoost算法(一)

声明：　这篇笔记是自己对AdaBoost原理的一些理解，如果有错，还望指正,俯谢～

背景：

AdaBoost算法，这个算法思路简单.

正文：

　　AdaBoost算法，是一种组合算法（通过多个弱分类器，组合成一个强分类器）:

　　关于AdaBoost算法的流程，简单的描述,我们以Ａ Short Introduction to Boosting中提到的用AdaBoosting进行二分类来描述一

下AdaBoost算法的具体流程:

　　1； 不妨假设给定要训练的数据包含下面三个信息data{weight,value,values[num]}; 注意：num表示的分类的数目，这里num=2;

　　　1.1 data也是一个大小N的数组，我们这里假定有Ｔ个弱分类器（Ｔ的大小需要自定义，原则上越大越好，但是Ｔ了会有性能问题，

需要主观把握一下）,其中value,values中的值取值范围在｛-1,+1｝之间取舍.

　  

    2, 初始化data数组中的weight=1/N;

    3,  for t = 1,...,T;

　　　　3.1   使用第ｔ个弱分类器对数据data进行分类，然后得到分类的数组ht:X -> {-1,+1};

　　　　3.2　统计分类错误率：  Ｅ＝表示错误率，errorNum表示样本分类错误的个数,totalNum表示总样本数.

　　　　3.3　计算a的值，并保存在数组中，计算公式：　Ｅt为上面计算所得的错误率，一般要求错误率不要低于1/2

　　　　3.4   更新数据data中的权重weight

　　　　　　 　　for i=1 , ...., N ;

　　　　　　　　　if h_t(x_i) == data[i].value:

　　　　　　　　　　　 

                         else

　　　　　　　　　　　 

　　　　注：Z_{t是归一化函数，将 Ｚ =} sqrt( E_t(1-E_t) );

            3.5 data中的权重weight更新完成之后，t=t+1,重新将新的权重的data交给下一个弱分类器进行分类，重复３～3.5;

      最后将得到的ａ_{t  ,} h_t（ｘ），进行累成，

　　　　４　for i=1 , ..... , N ;

　　　　　　　　

           5计算accuray:

　　　　　  　　

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　以上就是整个Adaboost原理的详细流程，更加形象的流程图，出自依据PRML；

　　　　　　　　　　　  

　　附录：如果理解了上面流程之后，建议移步去这个地方学习一下，因为对有些公式给予了证明，因为当时证明的时候，

参考的是那儿的，所以直接给出源吧：http://baidutech.blog.51cto.com/4114344/743809/