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#源代码#基于完整AdaBoost算法进行数据分类
Peaker
之前我们介绍过AdaBoost算法可以整合多个弱分类器获得一个强
分类器，从而增加分类效能，我们可以构建一个基于输入值进行
决策的分类器，那么今天我们就要介绍一下如果我们拥有了实现一个
完整AdaBoost算法所需要的所有信息，那么如何利用分类器来
实现优化算法。我们先简单介绍下伪代码的内容
对每次迭代：
利用buildStump()函数找到最佳的弱分类器
将最佳弱分类器加入到分类器数组
计算alpha值
计算新的权重向量D
更新累计类别估计值
如果错误率等于0，则循环
为了将该函数放入到完整AdaBoost算法中，我们使用下面代码
AdaBoost算法的输入参数包括数据集，类别，以及迭代次数
numit，其中numit是在整个AdaBoost算法中唯一需要用户指定的参
数。
我们假设迭代次数设为9，如果算法在第三次迭代错误率为0，
则迭代过程，因此此时就不需要执行所有的9次迭代过程。每次
迭代过程的中间节骨哦都会通过print语句进行输出。
接下来的三行标记为1的代码则用于计算下一次迭代中的新权重
向量D，在训练错误率为0的时候，要提前结束for循环，此时的程序
是通过aggClassEst变量保持一个运行时的类别估计值来实现的。该值
只是一个浮点数，为了得到二值分类结果还需要调用sign()函数。最后
第三次迭代aggClassEst所有值的符号和真实类别都完全吻合，
那么训练错误率就是0，程序跳出循环。为了观察classiy()的值，
我们利用下面命令
该数组包含三个字典，其中包含了分类所需要的所有信息，测试
一个分类器已经构建成功，而且只要我们愿意，随时都可以讲训练错
误率降到0.
然后下面命令添加到adaboost算法中，就可以利用他基于
adaboosttrainDS()中的弱分类器对数据进行分类了。
我们可以看到上述的adaClassify()函数是利用训练出的多个弱分
类器进行分类的函数。接下来遍历classiy中的所有弱分类器，
并基于stumpclassify()对每个分类器得到一个类别的估计值。我们再看
看实际中的运行效果，输入下面命令
如果没有弱分类器数组，则输入下面命令
于是可以通过下面命令进行分类，并打印出结果
可以发现随着迭代进行，数据点（0,0）的分类结果越来越强，当
然我们也可以在其他数据点上进行分类
这两个点的分类结果也会随着迭代的进行而越来越强。
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