AdaBoost (Adaptive Boosting) 自适应增强 简单理解算法与matlab实现

综述

AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器采用弱分类器加阈值的加权组合的形式。

AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感，但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟合现象。AdaBoost方法中使用的分类器可能很弱（比如出现很大错误率），但只要它的分类效果比随机好一点（比如两类问题分类错误率略小于0.5），就能够改善最终得到的模型。而错误率高于随机分类器的弱分类器也是有用的，因为在最终得到的多个分类器的线性组合中，可以给它们赋予负系数，同样也能提升分类效果。

与Boosting的区别：Boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而AdaBoost是其中的一种，采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重），根据不同的loss function还可以有其他算法，比如L2Boosting, logitboost等。

实现思路： AdaBoost方法是一种迭代算法，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率。每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确地分类，那么在构造下一个训练集中，它被选中的概率就被降低；相反，如果某个样本点没有被准确地分类，那么它的权重就得到提高。

算法流程

Matlab实现

w = [1 1 1 1 1 1 1 1];
Y = [-1 1 1 1 -1 -1 1 -1];
h(1,:) = [-1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1];
h(2,:) = [-1, 1, 1, -1, 1, 1, -1, -1];
h(3,:) = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1];
e = [];
a = [];
for i = 1:2
  disp('--iteration--');
  sumW = sum(w);
  w = w ./ sumW;
  for j = 1:size(h,1)
    e(j) = sum(w.*(1 - h(j,:).*Y) / 2);
  end
  e
  minE = min(e);
  minI = find(e == minE);
  if (size(minI,2) > 1)
    minI = minI(1);
  end
  minE
  minI
  a(i) = log((1 - minE)/minE)/2
  w = w .* exp(-a(i) * h(minI,:).*Y)
  h(minI,:) = [];
  e(minI) = [];
end

h(1,:) = [-1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1];
h(2,:) = [-1, 1, 1, -1, 1, 1, -1, -1];
%h1 means h1 above, h2 means h2 above
H = [];
for i = 1:8
  H(i) = sign(h(1,i) * a(1) +  h(2,i) * a(2));
end
H

总结

主要优点：

1. Adaboost作为分类器时，分类精度很高
2. 在Adaboost的框架下，可以使用各种回归分类模型来构建弱学习器，非常灵活。
3. 作为简单的二元分类器时，构造简单，结果可理解。
4. 不容易发生过拟合

主要缺点：

1. 对异常样本敏感，异常样本在迭代中可能会获得较高的权重，影响最终的强学习器的预测准确性。

参考文献

1. http://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost
2. http://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html