ADABOOST

资 源 简 介

ADABOOST

详 情 说 明

AdaBoost算法是一种经典的集成学习技术，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在MATLAB实现中，这套工具包提供了完整的训练和测试流程。

该实现包含两个核心训练函数ADABOOST_tr和threshold_tr，分别用于主算法训练和弱分类器生成。训练时需要指定弱分类器的数量，这些基础分类器通常是简单的阈值决策器。测试阶段则使用ADABOOST_te和threshold_te函数进行预测验证。

典型的应用流程是：首先准备数据集，然后调用训练函数生成模型，最后用测试函数评估性能。开发者可以通过调整demo.m中的参数来观察不同配置下的效果变化，包括训练集/测试集划分比例和弱分类器数量等关键参数。

这种实现方式特别适合研究如何通过集成简单分类器来提升整体识别率。算法自动为每个弱分类器分配权重，在迭代过程中专注于被错误分类的样本，最终形成加权投票的强分类器。