基于adaboost算法的模式识别.docx

基于adaboost算法的模式识别.docx基于adaboost算法的模式识别摘要模式识别技术是一种很常见的技术,它应用于各个领域,而adaboost算法是一种很经典的算法,应用也相当广泛。本文主要针对adaboost算法进行研究,这是一种迭代算法,只要对弱分类器进行研究,使弱分类器的准确度大于50%,那么由若干个弱分类器组成的强分类器便会无限接近于100%。所以判别一个弱分类器的好坏,便可以从它的错误率进行判断。本文通MATLAB的仿真,通过对仿真结果的观察和对比,判断错误率是否符合要求,研究adaboost算法的识别能力,町以看出其研究价值,对于整个分类的过程,最重要的是需要研究其错谋率的高低,如杲错课率太高,那么可以认为识别识别(?),生成的强分类器的好坏在于我们对于弱分类器的选取,在选择弱分类器其参数时可在本文中看到需要注意的问题。从辨识的结果中可以发现,使用adaboost算法生成的强分类器错误率很低,大大的提高了模式识别技术的识别能力,所以该算法能够应用于各个领域。关键词: montechniques,itisappliedineveryfield,andadaboostalgorithmisaveryclassicalgorithm,,thisisakindofiterativealgorithm,buttheweakclassifierforstudy,theweakclassifier,uracyofmorethan50%positionofstrongclassifierwillinfinitecloseto100%.Sotellifaweakclassifierisgoodorbad,,parison,ordswitharequirement,researchtherecognitionability,wecanseetheresearchvalue,forthewholeofclassificationprocedures,themostimportantistoneedtostudyitserrorratestheheight,iftheerrorrateistoohigh,socanthinkrecognitionrecognition,generatedstrongclassifierforthestandorfallofweakclassifierisourselectionofweakclassifier,,usestrongclassifiererrorrateisverylow,andgreatlyimprovethepatternrecognitiontechniqueabilitytoidentifysothisalgorithmcanappliedinvariousf