function?[at?choose?T]=adaboost（）
%定義樣本
p=[10;-10;01;0-1];
%樣本數目
numofs=4;
%定義正確分類結果
y=[11-1-1];
%分類器數目
numofc=8;
%預設的循環次數
cycle=5;
%實際循環次數定義為T
%定義循環過程中選擇的函數下標和比重
at=zeros（1cycle）;
choose=zeros（1cycle）;
%每個樣本在每個分類器下的label
label=zeros（numofsnumofc）;
%計算得到label數組的值
for?i=1:numofs
????for?j=1:numofc
????????label（ij）=h（jp（i:））;
????end
end
%得到每個函數錯誤樣本的數組
wrong=zeros（numofcnumofs）;
for?i=1:numofc
????for?j=1:numofs
????????wrong（ij）=（label（ji）~=y（j））;
????end
end
%初始化每個樣本的權重
weight=ones（1numofs）/numofs;
%循環開始
%記錄每次循環中每個分類器對應的錯誤
err_freq=ones（1cycle）;
for?k=1:cycle
????error=zeros（1numofc）;
????for?m=1:numofc
????????error（m）=sum（weight（wrong（m:）==1））;
????end
????[err?index]=min（error）;
????%計算當前選擇的錯誤最小的分類器對應的權值
????choose（k）=index;
????at（k）=log（（1-err）/err）/2;
????%更新權值
????weight（wrong（index:）==1）=weight（wrong（index:）==1）*exp（0.5）*（1-err）/err;
????weight（wrong（index:）==0）=weight（wrong（index:）==0）*exp（-0.5）*（1-err）/err;
????%標準化
????weight=weight/sum（weight）;
????%計算當前分類器下的錯誤頻率如果訓練錯誤概率已經為0，則退出循環
????err_freq（k）=calerr（numofsylabelatchoosek）;
????if（err_freq（k）==0）
????????break;
????end
end
T=k;
at=at（1:T）;
choose=choose（1:T）;
plot（1:Terr_freq（1:T）‘b*‘）;
title（‘error?vs?round‘）;
xlabel（‘round‘）;
ylabel（‘training?error‘）;
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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?????文件????????471??2013-07-27?11:59??ada2\calerr.m

?????文件????????109??2013-07-27?13:51??ada2\classier.asv

?????文件????????187??2013-07-27?13:53??ada2\classier.m

?????文件????????207??2013-07-27?11:10??ada2\h.asv

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?????目錄??????????0??2013-07-27?13:52??ada2

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