Adaboost matlab 程序代码

资 源 简 介

Adaboost matlab 程序代码

详 情 说 明

Adaboost算法是一种强大的集成学习方法，在MATLAB中实现该算法可以显著提升分类任务的性能。Adaboost通过迭代训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强大的最终分类器。

在MATLAB环境下实现Adaboost算法时，我们首先需要准备训练数据集。算法会为每个样本分配初始权重，这些权重在每次迭代过程中会根据分类结果动态调整。每次迭代都会训练一个新的弱分类器，重点关注之前分类错误的样本。

算法的核心在于权重更新机制：正确分类的样本权重会降低，而错误分类的样本权重则提高，使得后续的弱分类器更关注难分类的样本。每个弱分类器的贡献权重取决于其分类准确率，表现更好的分类器在最终决策中拥有更大话语权。

MATLAB实现时通常使用决策树桩作为弱分类器，因其计算效率高且易于实现。通过多次迭代（通常50-200次），Adaboost能够将这些简单的弱分类器组合成高精度的强分类器。最终分类结果是所有弱分类器的加权投票。