MATLAB实现的Bagging多分类集成学习系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了经典的Bagging集成学习算法，通过自助采样构建多个基分类器并采用投票机制进行多分类任务。系统支持对数据集自动重采样与基分类器并行训练，有效提升分类稳定性与泛化能力。

详 情 说 明

基于Bagging算法的多分类集成学习系统

项目介绍

本项目完整实现了由Breiman提出的Bagging（Bootstrap Aggregating）集成学习算法。系统通过自助采样技术构建多个基分类器，并采用投票聚合机制提升模型在分类任务中的泛化性能。支持处理多分类问题，提供从数据加载、模型训练到性能评估的全流程解决方案。

功能特性

• 自助采样：采用Bootstrap Sampling技术从原始训练集中生成多个有放回的采样数据集
• 基分类器并行训练：支持决策树、SVM等多种基分类器类型的并行化训练
• 集成投票机制：通过多数投票法聚合基分类器预测结果，提升模型稳定性
• 完整评估体系：提供准确率、混淆矩阵、分类报告等多项性能指标
• 可视化分析：支持特征重要性排序和错误分析图表的生成

使用方法

数据输入要求

• 训练数据集：N×M数值矩阵（N为样本数，M为特征数）
• 训练标签：N×1分类标签向量（支持多分类）
• 测试数据集：K×M数值矩阵（可选，用于预测）
• 参数配置：可设置基分类器类型、采样次数、采样比例等参数

输出结果

1. 训练完成的集成模型对象
2. 测试集的预测标签及概率分布
3. 模型性能评估指标
4. 可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• Parallel Computing Toolbox（可选，用于加速并行训练）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据预处理流程的启动、集成模型训练的参数配置与执行、预测任务的分发与结果汇总，以及最终性能评估指标的计算与可视化输出的生成。