MATLAB 用マルチラベル AdaBoost

Question

現在、MATLAB のマルチラベル AdaBoost 実装、またはマルチラベルの場合に 2 ラベル実装を効率的に使用する手法を探しています。その点に関してご協力をいただければ幸いです。

Answer 1

利用できる同じような質問をするとともに、使 サポートベクターマシン.SVMsはもともとバイナリ文字列、複数の方法が提案された取り扱いにmulticlassデータ

• 一戦全:構築の一つのバイナリの識別のクラス模型のインスタンスは、このクラスとして正の場合は、他のすべてのインスタンスのマイナスの場合(ie:1-vs-not1,2-vs-not2,3-vs-not3).最後の事後確率の分級機を予測するクラスです。

• 一対一:を構築し複数のバイナリ文字列の各ペアのクラス(ie:1-vs-2,1-vs-3,2-vs-3,..)での研修のインスタンスから。それを組み合わせることができ、個別に結果を過半数議決権を有する。

• エラー訂正コード出力:理論にもとづく誤り訂正(ハミング符号など）に依存して符号の出力を複数のバイナリ分類器を冗長性を増します。

注これらの汎用方法ができ用バイナリの段階からありました。

その他で検索でき、特定の実施multiclass Adaboostに、私たくさんありが..迅速に検索した。 Multiclass GentleAdaboosting

Answer 2

マルチクラスの adaboost である Adaboost.M2 を使用できます。Balu ツールボックスに実装があります。 ここ コマンドは Bcl_adaboost このツールボックスには他にも便利な機能が含まれていますので、忘れずに参照してください。それが役に立てば幸い。

Answer 3

理論的に言えば、唯一の正しいマルチクラス後押しが A理論的に定義されたものです後押しマルチクラスのの