clear?all;
class_num=15;
class_sample=11;
train_num=6;
test_num=5;
sample=10;%sample為選擇需要識別的類別編號
path?=?[‘D:\新建文件夾\文件\tu\‘];
N=5;
n=1;
Train_Image=zeros（10000train_num）;
t=strcat（num2str（sample）‘\‘）;
for?j=1:train_num
????name=[path?t?‘s‘?num2str（j）?‘.JPEG‘];
????[amap]=imread（name‘bmp‘）;
????Train_Image（:j）=reshape（asize（a1）*size（a2）1）;
end;
O=double（ones（1size（Train_Image2）））;
mean_Image=mean（Train_Image2）;
Train_ImageSub=Train_Image-mean_Image*O;
Cov=Train_ImageSub‘*Train_ImageSub;
[VD]=eig（Cov）;
V=Train_ImageSub*V;
V=V（:end:-1:end-（N-1））;
Vc=V;
a=[1:N];
C=nchoosek（an）‘;
V=zeros（size（Vc1）nsize（C2））;
for?i=1:size（C2）
????for?k=1:n
????????V（:ki）=Vc（:C（ki））;
????end;
end;
N=nchoosek（Nn）;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Adaboost訓(xùn)練開始
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
T=150;%循環(huán)次數(shù)
%選擇tr個類別（其中包括目標(biāo)類別）的樣本，輸入到adTrain_Image中，用作adaboost訓(xùn)練
tr=3;
adTrain_Image=zeros（10000tr*train_num）;
for?i=1:tr
????t=strcat（num2str（sample-2+i）‘\‘）;
????for?j=1:train_num
????????name=[path?t?‘s‘?num2str（j）?‘.JPEG‘];
????????[amap]=imread（name‘bmp‘）;
????????adTrain_Image（:（i-1）*train_num+j）=reshape（asize（a1）*size（a2）1）;
????end;
end;
M=train_num*tr;
adaboost_model=struct（‘weights‘zeros（T1）‘feature‘zeros（T1）‘liminal‘zeros（T1））;%weights是每輪弱分類器的權(quán)重，feature是特征組編號，liminal是閾值
D=ones（M1）;
D=D./M;
errf=0;
errfp=0;
errd=0;
errdp=0;
numf=0;
numd=zeros（N1）;
numdt=0;
dis=zeros（tr*train_numN）;
for?z=1:T
????errf=0;
????errfp=0;
????for?i=1:N?%遍歷所有特征向量，每次選誤差最小的向量
????????errd=0;
????????errdp=0;
????????cv=zeros（size（mean_Image1）1）;
????????cv=double（cv）;
????????cv=mean_Image‘*V（::i）;
????????for?k=1:tr*train_num??%取每個訓(xùn)練樣本的距離
????????????Image=adTrain_Image（:k）;
????????????%CoeTest=Image-mean_Image;
????????????CoeTest=Image‘*V（::i）;
????????????dis（ki）=sum（（（CoeTest?-?cv）.^2）.^（1/2））;
????????end;
????????temp=zeros（tr*train_num1）;
????????for?s=1:tr*train_num?%遍歷所有距離，以每個距離作為閾值
????????????for?k=1:tr*train_num?%比較所有距離與閾值的大小，進(jìn)行分類
????????????????
????????????????if?（（dis（ki）>dis（si））&（ceil（k/train_num）~=ceil（tr/2）））|（（dis（ki）<=dis（si））&（ceil（k/train_num）==ceil（tr/2）））
????????????????????temp（k）=1;
????????????????else
????????????????????temp（k）=-1;
????????????????end;
????????????end;%?距離分類結(jié)束
????????????if?s==1
????????????????errd=sum（D（temp<0））;
????????????????errdp=errd;
????????