在matlab中写一段代码,使用Boosting对大脑电话号码提出取出的特征进行二分类,已有标签集
时间: 2024-03-24 13:36:52 浏览: 14
以下是使用MATLAB中的AdaBoostM1函数对大脑电话号码数据集进行二分类的示例代码:
```matlab
% 加载数据集和标签集
load brain_phone_data.mat
load brain_phone_label.mat
% 提取特征
features = extract_features(brain_phone_data);
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(brain_phone_label,'HoldOut',0.3);
idxTrain = training(cv);
idxTest = test(cv);
% 使用AdaBoostM1算法训练分类器
t = templateTree('MaxNumSplits',1);
mdl = fitensemble(features(idxTrain,:),brain_phone_label(idxTrain),'AdaBoostM1',100,t);
% 预测测试集数据
y_pred = predict(mdl,features(idxTest,:));
% 计算准确率和混淆矩阵
acc = mean(y_pred == brain_phone_label(idxTest));
cm = confusionmat(brain_phone_label(idxTest),y_pred);
disp(['Accuracy: ', num2str(acc)]);
disp(['Confusion Matrix: ']);
disp(cm);
```
在这段代码中,首先加载了大脑电话号码数据集和标签集,然后使用extract_features函数提取数据集的特征。接着使用cvpartition函数将数据集划分为训练集和测试集。然后使用fitensemble函数训练一个AdaBoostM1算法分类器,其中t是一个模板分类器,这里使用了决策树分类器。最后使用predict函数对测试集数据进行预测,并计算准确率和混淆矩阵。