wsvm.boost(wSVM)
wsvm.boost()所属R语言包：wSVM
Weighted SVM using boosting algorithm
提高算法的加权SVM
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Improve accuracy for learning algorithm to bond with a lot of weak classifiers to construct the only one strong classifier.
债券，大量的弱分类器学习算法，构建一个强大的分类，提高精确度。
用法----------Usage----------
wsvm.boost(X, Y, new.X, new.Y, c.n, B = 50, kernel.type = list(type = "rbf", par= 0.5), C = 4, eps = 1e-10, plotting = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数：X
input variable matrix to generate kernel. Data type must be a matrix format.
输入变量矩阵生成内核。数据类型必须是一个矩阵格式。
参数：Y
output variable vector which will be declared as a matrix in SVM. Data type must be a matrix format.
输出变量的向量，将被宣布为支持向量机中的矩阵。数据类型必须是一个矩阵格式。
参数：new.X
test predictors.
测试的预测因子。
参数：new.Y
test response.
测试响应。
参数：c.n
weighted term.
加权期限。
参数：B
the number of iterations.
的迭代次数。
参数：kernel.type
set an attributes of kernel using list(). kernel$type means a type of kernel, including 'linear', 'poly', and 'rbf'. kernel$par means a parameter of kernel. For example, par = degree for 'poly' and par = scale for 'rbf'.
设置内核使用列表的属性（）。内核$类型指类型的内核，包括线性，多聚，和对rbf。内核美元面值是指内核的参数。例如，PAR =“聚”和PAR =RBF规模的程度。
参数：C
regularization parameter.
正则化参数。
参数：eps
epsilon value.
epsilon值。
参数：plotting
logical values. If TRUE, plot the result.
逻辑值。如果是TRUE，绘制结果。
值----------Value----------
A function wsvm.boost generates a list consists of error.rate and predicted.model.<br> <table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>error.rate</td> <td> misclassification error rate </td></tr> <tr valign="top"><td>predicted.model</td> <td> predicted model </td></tr> </table>
一个的功能wsvm.boost生成一个列表，包括的error.rate和predicted.model。<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>error.rate</ TD> <TD>误分率</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> predicted.model</ TD> <TD>预测模型</ TD> </ TR> </表>
（作者）----------Author(s)----------
SungWhan Kim <a href="mailto:swiss747@korea.ac.kr">swiss747@korea.ac.kr</a> <br>
Soo-Heang Eo <a href="mailto:hanansh@korea.ac.kr">hanansh@korea.ac.kr</a>
参考文献----------References----------
SungWhan Kim (2010). Weighted K-means SVM with Boosting algorithm for improving accuracy, Master Thesis, Korea University.
参见----------See Also----------
wsvm, wsvm.predict
wsvm，wsvm.predict
实例----------Examples----------
# generate a simulation data set using mixture example(page 17, Friedman et al. 2000)[生成一个仿真数据集，使用混合的例子（第17页，弗里德曼等人，2000）]
svm.data <- simul.wsvm(set.seeds = 123)
X <- svm.data$X
Y <- svm.data$Y
new.X <- svm.data$new.X
new.Y <- svm.data$new.Y
# run Weighted K-means clustering SVM with boosting algorithm[与提高运行加权K-means聚类SVM算法]
model <- wsvm(X, Y, c.n = rep(1/ length(Y),length(Y)))
# predict the model and compute an error rate. [预测模型和计算的错误率。]
pred <- wsvm.predict(X,Y, new.X, new.Y, model)
Error.rate(pred$predicted.Y, Y)
# add boost algorithm[添加提高算法]
boo <- wsvm.boost(X, Y, new.X, new.Y, c.n = rep(1 / length(Y),length(Y)),
B = 50, kernel.type = list(type = "rbf", par= 0.5), C = 4,
eps = 1e-10, plotting = TRUE)
boo
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发表于 2012-10-1 23:11:04
