基于MCV划分的连续AdaBoost算法

传统连续AdaBoost算法因等距划分样本空间而无法体现正负样本各自的分布规律。针对该问题,提出一种基于最小类方差的样本空间划分算法。通过计算各种划分方式的类方差,衡量样本的相似性,选取最小类方差和对应的样本作为最佳划分。仿真结果表明,该算法具有较高的检测率和较快的收敛速度。