Adaboost算法源码（MATLAB）

资 源 简 介

Adaboost算法源码（MATLAB）

详 情 说 明

Adaboost是一种经典的集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。其核心思想是迭代训练，每次迭代都会调整样本权重，使得前一轮分类错误的样本在下一轮获得更多关注。

在MATLAB实现中，Adaboost通常包含以下关键步骤：首先初始化样本权重为均匀分布，然后进入主循环进行多轮训练。每轮训练中，算法会基于当前权重分布寻找最优的弱分类器，并计算该分类器的权重。之后根据分类结果更新样本权重，错误分类的样本权重会增加，正确分类的则相应减少。

一个完整的MATLAB实现会包含加权误差计算、分类器权重确定、样本权重更新等核心函数。代码通常还会包含停止条件判断，比如达到最大迭代次数或误差低于阈值时终止训练。训练完成后，最终分类器是所有弱分类器的加权组合。

对于想理解Adaboost底层原理的开发者，研究MATLAB实现特别有价值，因为它能清晰地展示算法的数学细节和迭代过程，而不会像某些专用实现那样被特定应用（如人脸检测）的代码所干扰。