이 프로그램은 Adaboost 학습 알고리즘을 이용하여 화면 상의 붉은색 점과 푸른색 점의 위치를 구분하는 것이 최종 목적입니다. 최종적으로 푸른색 점은 어두운 푸른색 배경에 붉은색 점은 어두운 붉은색 배경에 들어 와야 합니다. 붉은 점과 푸른 점은 데이터를 나타내며 푸른 원과 붉은 원은 데이터들 간의 상대적인 무게 값을 나타냅니다. 배경의 푸른 색이나 붉은 색 영역은 Strong Classifier가 분류한 모습을 나타냅니다. 녹색의 직선은 약분류기를 나타냅니다. Initialize 버튼은 이용하여 붉은 점 30개 푸른 점 30개를 무작위로 생성합니다. Learn One Step 버튼은 Adaboost 알고리즘을 이용하여 한 단계 학습후 결과를 보여줍니다. Learn at a Time 버튼은 Number of Learn 에서 지정한 학습의 수 만큼 한번에 학습하여 결과를 보여줍니다. Show Weak Classifier 버튼을 이용해 Weak Classifier를 제외하고 볼 수 있습니다. Deapth of Learn 은 학습의 깊이를 보여 줍니다. Accuracy 는 현재까지 학습된 데이터를 바탕으로 생성된 Strong Classifier를 이용하여 분류한 정확도를 보여 줍니다. Current Classifier Error Rate 는 현재 학습 단계에서 최고의 성능을 가지는 Weak Classifier의 에러율을 보여 줍니다.
