下面通过一个例子来简单说明，假设的是5个训练样本，每个训练样本的维度为2，在训练第一个分类器时5个样本的权重各为0.2. 注意这里样本的权值和最终训练的弱分类器组对应的权值α是不同的，样本的权重只在训练过程中用到，而α在训练过程和测试过程都有用到。

现在假设弱分类器是带一个节点的简单决策树，该决策树会选择2个属性（假设只有2个属性）的一个，然后计算出这个属性中的最佳值用来分类。

Adaboost的简单版本训练过程如下：

1. 训练第一个分类器，样本的权值D为相同的均值。通过一个弱分类器，得到这5个样本（请对应书中的例子来看，依旧是machine learning in action）的分类预测标签。与给出的样本真实标签对比，就可能出现误差(即错误)。如果某个样本预测错误，则它对应的错误值为该样本的权重，如果分类正确，则错误值为0. 最后累加5个样本的错误率之和，记为ε。

2. 通过ε来计算该弱分类器的权重α，公式如下：

3. 通过α来计算训练下一个弱分类器样本的权重D，如果对应样本分类正确，则减小该样本的权重，公式为：

如果样本分类错误，则增加该样本的权重，公式为：

4. 循环步骤1,2,3来继续训练多个分类器，只是其D值不同而已。

测试过程如下：

输入一个样本到训练好的每个弱分类中，则每个弱分类都对应一个输出标签，然后该标签乘以对应的α，最后求和得到值的符号即为预测标签值。

Boosting算法的优点：

1. 低泛化误差；

2. 容易实现，分类准确率较高，没有太多参数可以调；

3. 缺点：

4. 对outlier比较敏感；

聚类：

根据聚类思想划分：

1. 基于划分的聚类:

K-means, k-medoids(每一个类别中找一个样本点来代表),CLARANS.

k-means是使下面的表达式值最小：

k-means算法的优点：

（1）k-means算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。

（2）对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目,t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法通常局部收敛。

（3）算法尝试找出使平方误差函数值最小的k个划分。当簇是密集的、球状或团状的，且簇与簇之间区别明显时，聚类效果较好。