我目前正在爲MATLAB尋找一個多標籤AdaBoost實現或者爲多標籤情況有效使用雙標籤實現的技術。任何在這方面的幫助將不勝感激。Multilabel AdaBoost for MATLAB
8
A
回答
7
您可以使用支持向量機中使用的相同方法。支持向量機原本是二元分類,有幾種方法,提出了處理多類數據:
一對,所有:構建每班一個二元分類,並在此類情況下培養的陽性病例和所有其他作爲負面情況的實例(即:1-vs-not1,2-vs-not2,3-vs-not3)。最後使用每個分類器的後驗概率來預測類別。
one-one-one:通過簡單地訓練,爲每對類別(即:1-vs-2,1-vs-3,2-vs-3,...)構建幾個二進制分類器來自兩個類的實例。然後,您可以使用多數投票結合個人結果。
糾錯輸出代碼:基於糾錯(漢明碼和這樣)的理論,但依賴於使用一定的冗餘度,以增加的精度編碼幾種二元分類器的輸出。
注意這些是通用方法,可以應用於任何二進制分類器。
否則,您可以搜索特定的實現多類Adaboost的,這點我敢肯定有很多在那裏的。一個快速搜索發現這一個:Multiclass GentleAdaboosting
0
您可以使用Adaboost.M2,其下多adaboost,你可以在Balu工具箱中找到一個實現here的命令是Bcl_adaboost這個工具箱有其他有用的東西,只記得引用。希望能幫助到你。
0
理論上講,唯一正確的多級增壓是A theory of multiclass boosting
相關問題
- 1. For Matlab for Matlab
- 2. 機器學習分類器AdaBoost for C#
- 3. For Matlab within Matlab GUIDE
- 4. For Matlab for Matlab with cell arrays does not work
- 5. scikit adaboost feature_importance_
- 6. Matlab Weka接口AdaBoost問題:出界異常
- 7. 在Adaboost中規範化,沒有數字錯誤 - Matlab
- 8. Matlab For Loop Image
- 9. Matlab Double For Loop
- 10. Double for loop MATLAB
- 11. 性能SVMlight Multilabel Classificaiton(功能:1000)
- 12. 關於adaboost算法
- 13. 組合LBP和Adaboost
- 14. Adaboost功能選擇
- 15. findstr from matlab for python
- 16. winopen for mac on matlab
- 17. For循環在Matlab
- 18. Adaboost與神經網絡
- 19. MATLAB:在MATLAB中矢量化for循環
- 20. if語句裏面for循環for Matlab
- 21. MATLAB for for循環跳過IF語句
- 22. Sum for Matlab without for/while循環
- 23. AdaBoost算法的訓練集
- 24. 伯努利vs Adaboost GBM?
- 25. Adaboost決策樹/樹樁
- 26. AdaBoost ML算法python實現
- 27. 在Adaboost下使用SVM
- 28. For循環練習matlab
- 29. matlab for-loop矢量化
- 30. 追加for循環matlab