在 Java 中实现多维度的 Adaboost答案

【问题标题】：Implementing Adaboost for multiple dimensions in Java在 Java 中实现多维度的 Adaboost
【发布时间】：2012-02-05 14:20:44
【问题描述】：

我正在研究 Java 中的 AdaBoost 实现。它应该适用于 2D 3D 或 10D 上的“双”坐标。我为 Java 找到的只是二进制数据 (0,1)，而不是多维空间。

我目前正在寻找一种方法来表示维度并初始化分类器以进行提升。

我正在寻找有关如何在 Java 中表示多维空间以及如何初始化分类器的建议。

数据介于 [-15,+15] 之间。目标值为1或2。

【问题讨论】：

标签： java artificial-intelligence machine-learning classification adaboost

【解决方案1】：

使用JBoost 怎么样，我想它有你要找的东西。

【讨论】：

感谢您的建议。我实际上找到了它并试着玩了一下。对于想要使用 AdaBoost 的人来说，它真的很有用。最初的意图是自己实现 Adaboost。 Weka 附带了一些非常好的工具，我发现它们对运行和使用许多数据挖掘算法有很大帮助，并且还有可用的源代码。
我不明白，虽然..你说你发现的所有东西都适用于“二进制数据而不是多维空间”，而 JBoost 不限于其中任何一个，所以......我想我对你的问题是什么感到困惑，那么？
无意混淆，抱歉。澄清我的问题：我想自己实现 AdaBoost，而不仅仅是使用现有版本。这是我的一个项目的一部分。 JBoost 作为参考和运行 AdaBoost 的平台非常有用。

【解决方案2】：

为什么不对每个对象使用double[] 数组？这是Java中表示特征向量的常用方式。

【讨论】：

我不认为这是被问到的问题；我认为 OP 很好奇如何将 AdaBoost 用于实值数据，而不是如何在内部存储所有内容。
没错！我正在尝试在“真实”数据上实现 AdaBoost，表示为“双类型”。

【解决方案3】：

要在空间数据上使用增强决策树，典型的方法是尝试在某个轴上找到一个“分区点”，以最小化两个子树中的残差信息。为此，您沿着某个轴（例如 x 轴）找到一些值，然后将数据点分成两组 - 一组点的 x 坐标低于该分割点，一组点的 x 坐标为在那个分裂点之上。这样，您将实值空间数据转换为 0/1 数据 - 0 值是低于分割点的值，而 1 值是高于分割点的值。因此，该算法与 AdaBoost 相同，只是在选择要分割的轴时，还必须考虑潜在的分割点。

【讨论】：