AdaBoost

资 源 简 介

AdaBoost

详 情 说 明

AdaBoost（自适应增强）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建强分类器。其核心思想是迭代训练模型，每一轮调整样本权重，使分类错误的样本在后续训练中获得更多关注，最终加权投票得到强预测结果。

在MATLAB中的实现通常包含以下关键步骤：首先初始化样本权重为均等值；接着循环训练基分类器（如决策树桩），计算分类误差并更新样本权重；最后根据各基分类器表现赋予不同权重，组合成最终模型。

对于初学者，MATLAB提供的矩阵运算和可视化功能能简化算法实现： 权重更新可通过向量化操作高效完成 内置的plot函数可直接绘制错误率随迭代次数的变化曲线 混淆矩阵等评估工具可直观展示分类效果

实验结果图示通常包含两类重要信息：迭代过程中的训练/测试误差下降趋势，以及最终分类边界可视化。这些图表能清晰验证AdaBoost通过逐步聚焦困难样本提升模型性能的特点。该实现特别适合教学场景，帮助理解Boosting框架的核心机制。