Function loadData

AdaBoost/AdaBoost.py:20–50

加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集

(fileName)

import numpy as np

def loadData(fileName):
    '''
    加载文件
    :param fileName:要加载的文件路径
    :return: 数据集和标签集
    '''
    #存放数据及标记
    dataArr = []; labelArr = []
    #读取文件
    fr = open(fileName)
    #遍历文件中的每一行
    for line in fr.readlines():
        #获取当前行，并按“，”切割成字段放入列表中
        #strip：去掉每行字符串首尾指定的字符（默认空格或换行符）
        #split：按照指定的字符将字符串切割成每个字段，返回列表形式
        curLine = line.strip().split(',')
        #将每行中除标记外的数据放入数据集中（curLine[0]为标记信息）
        #在放入的同时将原先字符串形式的数据转换为整型
        #此外将数据进行了二值化处理，大于128的转换成1，小于的转换成0，方便后续计算
        dataArr.append([int(int(num) > 128) for num in curLine[1:]])
        #将标记信息放入标记集中
        #放入的同时将标记转换为整型

        #转换成二分类任务
        #标签0设置为1，反之为-1
        if int(curLine[0]) == 0:
            labelArr.append(1)
        else:
            labelArr.append(-1)
    #返回数据集和标记
    return dataArr, labelArr

def calc_e_Gx(trainDataArr, trainLabelArr, n, div, rule, D):
    '''