Created Date : 2006.7
Language : Matlab
Tool : MatlabLibrary & Utilized : -
Reference : {Paul Viola & Michael Jone}'s Paper
etc. : -
This source is made for AdaBoost algorithm understanding easy, when I prepared master's thesis.
First picture is the window for inputting data. If you click left button, positive(+1) data is inputted and right button is for inputting negative(-1) data.
After inputting all data, enter the any then boosting start.
Second image is the result of learning. All data(in this case, position is data) is determined as positive(+1) or negative(-1).
You can download this source <here>.
Thank you.
(Please understand my bad english ability. If you point out my mistake, I would correct pleasurably. Thank you!!)
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AdaBoostMatlab 매트랩 파일을 열어서 - f5키 실행
Figure 새창이 떳을때 왼쪽 클릭(+1 클래스), 오른쪽 클릭 (-1 클래스)으로
평면에 학습 데이터 샘플을 지정해준다. 많이 해도 상관없음
학습데이터 샘플을 원하는 만큼 만든 다음 엔터키를 누르면 부스팅 시작
학습이 끝난다음 평면에서 모든 좌표에 대하여 +1 클래스인지 -1 클래스인지를 판단하여 색으로 표현한다. 이것이 학습에 대한 검출 끝.
AdaBoostMatlab.m 말고 다른 파일들은 그냥 만들면서 테스트한 파일들인데 참고하시고 아다부스트에 필요하지는 않습니다.
여기서 이 소스를 다운 받을 수 있습니다. <here>
좋은 의견이나 개선사항 어떤 글이든 답변 남겨주세요.
감사합니다.
잘 보았습니다. Adaboost가 여러 분류기를 짬뽕한건데
ReplyDelete요기서는 어떤 분류기들을 짬뽕하셨나요? ㅎ
Adaboost로 데이터를 중간교사학습하여 분류를 마쳤습니다.
ReplyDelete혹시 테스트 데이터 넣는 방법 알 수 있을까요?
강한 분류기에 데이터를 입력하고, 분류하는 부분을 자세히 살펴보세요
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