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1、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，可以看出其研究价值，对于整个分类
2、的过程，最重要的是需要研究其错误率的高低，如果错误率太高，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：adaboost算法模式识别错误率AbstractPatternrecognitiontechnologyisoneofthemostcommontechniques,itisappli
3、edineveryfield,andadaboostalgorithmisaveryclassicalgorithm,applicationsareverywide.Thispapermainlystudiedadaboostalgorithmfor,thisisakindofiterativealgorithm,buttheweakclassifierforstudy,theweakclassifier,sotheaccuracyofmorethan50%byseveralweakclassifiercompos
4、itionofstrongclassifierwillinfinitecloseto100%.Sotellifaweakclassifierisgoodorbad,canjudgementfromitserrorrate.Thispaper,throughthesimulationofMATLABsimulationresultsobservationandcomparison,judgewhethertheerrorrateadaboostalgorithmaccordswitharequirement,rese
5、archtherecognitionability,wecanseetheresearchvalue,forthewholeofclassificationprocedures,themostimportantistoneedtostudyitserrorratestheheight,iftheerrorrateistoohigh,socanthinkrecognitionrecognition,generatedstrongclassifierforthestandorfallofweakclassifieris
6、ourselectionofweakclassifier,onthechoicewhenitsparameterscanbeinthispapertoseeproblemsneedingattention.Theresultsfromidentificationcanbefoundintheadaboostalgorithmproduces,usestrongclassifiererrorrateisverylow,andgreatlyimprovethepatternrecognitiontechniqueabi
7、litytoidentifysothisalgorithmcanappliedinvariousfieldsKeywords：Adaboostalgorithmpatternrecognitionerrorrates1引言1.1课题背景长期以来，我们的生活中时时刻刻都在进行模式识别。比如我们可以认出周围的事物是树，还是花，或者是草，可以分清哪个是张三，哪个是李四。而对于这些普通的行为谁也不会感到惊讶，而计算机出现以后，当人们企图用计算机来实现生物的这种识别能力时，才知道它的难度。模式识别诞生于20世纪20年代，随着
8、计算机的出现，在20世纪50年代很快的发展成为一门学科。今为止，模式识别已经经历了一个很漫长的发展，随着新的信息技术的出现，模式识别已经应用与很多科学和技术领域，并取得了大量的成果。1.2adaboost算法的发展随着对模式识别的深入研究，在1995年，Feund和Schapire提出了AdaBoost算法。AdaBoost全称为AdaptiveBoosti
