基于PCA改进的快速Adaboost算法研究

针对传统的Adaboost算法可能出现在应对较大训练数据集训练时间过长的问题,提出了一种改进的Adaboost算法——PCAdaboost。改进算法利用PCA方法的降维技术,对训练样本特征提取主要成分,去除输入样本特征间的相关性,提高分类精度。同时,从样本阈值搜索角度考虑了特征值等分和特征值空间维数,给出了阈值快速搜索方法。实验结果表明,该算法在UCI数据集上取得较好的效果。