GRNN-Adaboost分类预测 | Matlab 基于广义神经网络GRNN-Adaboost分类预测

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内容介绍

在机器学习领域，数据分类是一个重要的任务，其目的是根据已有的数据样本，将未知的数据样本分配到不同的类别中。为了解决这个问题，许多分类算法被提出和应用。其中一种被广泛研究和使用的算法是广义神经网络(Generalized Regression Neural Network，GRNN)。本文将介绍如何通过结合adaboost算法和GRNN来实现数据分类。

首先，让我们了解一下adaboost算法。adaboost是一种集成学习算法，其主要思想是通过逐步训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。在每一轮训练中，adaboost会调整样本的权重，使得前一轮分类错误的样本在后续训练中得到更多的关注。通过这种方式，adaboost能够提高整体分类的准确性。

接下来，我们将adaboost与GRNN结合起来。GRNN是一种基于概率的神经网络模型，它通过计算输入样本与训练样本之间的距离来进行分类。GRNN的主要优点是具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性。在结合adaboost之前，我们需要将GRNN作为弱分类器进行训练。

训练过程如下：首先，我们将训练数据分成两个部分，一个用于训练GRNN，另一个用于训练adaboost。在训练GRNN时，我们将输入样本与每个训练样本计算距离，并根据距离的大小将样本分配到不同的类别中。然后，我们将GRNN的输出作为输入特征，将训练样本的真实类别作为标签，使用adaboost进行训练。在每一轮训练中，adaboost会根据前一轮的分类结果调整样本的权重，并更新GRNN的参数。通过多轮训练，我们可以得到一个准确度较高的分类模型。

在测试阶段，我们将未知的数据样本输入到训练好的模型中。首先，我们将样本与GRNN计算距离，然后将GRNN的输出作为输入特征，使用adaboost进行分类。最后，我们可以得到未知样本的分类结果。

通过结合adaboost和GRNN，我们可以得到一个准确度较高的分类模型，具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性。然而，需要注意的是，该方法可能对训练数据的分布敏感，因此在应用时需要谨慎选择训练数据。

总结而言，通过结合adaboost和GRNN，我们可以实现对数据的准确分类。这种方法不仅提高了分类的准确性，还具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性。随着机器学习领域的不断发展，我们相信这种方法将在实际应用中发挥重要作用，并为解决实际问题提供有效的解决方案。

部分代码

%% grnn
%% 1.初始化环境
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%% 权重初始化
[mm,nn]=size(P_train);
D(1,:)=ones(1,nn)/nn;

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 徐富强,郑婷婷,方葆青.基于广义回归神经网络(GRNN)的函数逼近[J].巢湖学院学报, 2010(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1672-2868.2010.06.003.

[2] 倪贤达,杨得航,左桐,等.基于遗传算法改进GRNN神经网络的施肥量预测研究[J].  2020.

[3] 周亮,周骏顺,张丽佳.基于GRNN-AdaBoost的多设备融合定位方法:201910861355[P][2023-09-28].

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2 机器学习和深度学习方面

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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

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