基于树型弱分类器的adaboot演示（含Matlab代码)

Adaboost是一种非常有用的分类框架[1]。　本质上，它将众多的弱分类器进行线性组合，最终形成一个可以与所谓的强分类器如SVM比拟的分类器。它的优点在于速度快，过拟合不严重等，缺点是需解带权重的离散误差最小化问题，使得只有少数的弱分类器能比较方便地得到最优解，从而限制了它的应用。

在此处对adaboost＋只有一个根结点的决策树进行演示。

训练代码：

%stump_train.m

function [stump,err] = stump_train(x,y,d)

[stump1,err1] = stump_train_1d(x(1,:),y,d);
[stump2,err2] = stump_train_1d(x(2,:),y,d);

if err1 < err2
stump.dim = 1;
stump.s = stump1.s;
stump.t = stump1.t;
err = err1;
else

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