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[代码资源] 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模

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发表于 2023-10-20 15:35 |只看该作者 |倒序浏览
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这段MATLAB代码实现了一个基于AdaBoost(自适应增强)算法的分类器。以下是代码的主要步骤及其功能的中文解释:
, Q: h5 }: I7 {0 L/ B1.清空环境变量:脚本开始时清空MATLAB环境,以删除任何现有的变量或数据。0 L: U/ E0 I% C& [' O
2.数据加载:加载用于分类任务的训练和测试数据。input_train、output_train、input_test和output_test是训练和测试数据。
8 W1 }( h: ^' w7 n3.权重初始化:初始化权重向量D,将相同的权重分配给所有训练样本。
7 @0 L( J8 u$ B3 g8 @% `4.弱分类器分类(Boosting):脚本执行了K次迭代的AdaBoost算法。在每次迭代中,它执行以下操作:
9 {( m: x. Y+ `/ S, na. 使用mapminmax对训练数据进行归一化。
: @/ P& ^) C6 G% H; {) S( Db. 定义一个包含6个隐藏神经元的神经网络(newff),设置训练参数和最小化误差的目标。
. \% X+ x9 ?% h$ `6 s% p6 Ec. 在归一化的训练数据上训练神经网络。4 r$ i  S8 D3 V& g6 d- X
d. 使用训练好的神经网络对训练数据和测试数据进行预测。
1 d% M; }  V2 W' ?$ ae. 计算训练数据预测的误差,并基于这些误差更新权重向量D。* e: \7 K7 l' L6 K$ t
f. 基于误差计算当前弱分类器的权重at(i)。
& l* P1 S; u  qg. 更新D中的权重并进行归一化。" y% k- x, ~$ k
5.强分类器分类:在训练所有弱分类器之后,计算最终输出,其为弱分类器的加权组合,其中at(i)是第i个弱分类器的权重。* `6 Z" D. F9 D$ ^6 B3 m) J& g
6.分类结果统计:脚本计算并显示了强分类器性能的统计信息,包括每个类别的错误数量、总错误数量以及分类错误率。
8 z% V- I; C7 _! c7.绘图:脚本绘制了强分类器的分类结果以及实际测试数据。6 h. f4 n2 Q0 F: D
8.弱分类器性能统计:它还提供了每个弱分类器性能的统计信息。, u# o% B5 M/ y5 o9 m
9.显示分类错误率:最后,脚本显示了强分类器的分类错误率和弱分类器的平均分类错误率。. R2 z- j7 Z9 X9 B, f0 i" y
- W& r& B0 e4 I6 u) b
# c7 e0 r7 V3 B4 ~1 }# X9 b
6 r/ W  M( N/ Q# X

- w( g  S* D' ?3 E7 {% B) u; Q3 u

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