用于MATLAB的Multilabel AdaBoost

我目前正在寻找一种用于MATLAB的多标签AdaBoost实现,或者是一种有效地为多标签情况使用双标签实现的技术.任何有关此事的帮助将不胜感激.
您可以使用支持向量机中使用的相同方法. SVM最初是二元分类器,提出了几种处理多类数据的方法:

> one-against-all:为每个类构造一个二元分类器,并将此类中的实例作为正面案例进行训练,将所有其他实例作为负面案例进行训练(即:1-vs-not1,2-vs-not2,3-vs- NOT3).最后使用每个分类器的后验概率来预测类.
> one-against-one:通过简单地训练两个类的实例,为每对类构建几个二元分类器(即:1-vs-2,1-vs-3,2-vs-3,…).然后,您可以使用多数投票结合各个结果.
>纠错输出代码:基于纠错理论(汉明码等),它依赖于使用一些冗余对几个二进制分类器的输出进行编码以提高准确性.

请注意,这些是通用方法,可以应用于任何二元分类器.

否则你可以搜索多类Adaboost的特定实现,我相信那里有很多.快速搜索显示这一个:Multiclass GentleAdaboosting

相关文章
相关标签/搜索