MATLAB实现的AdaBoost分类算法训练与可视化项目

资 源 简 介

本项目提供完整的AdaBoost分类算法MATLAB实现，涵盖数据预处理、弱分类器训练、权重动态更新与模型集成。支持训练过程可视化，直观展示每轮迭代效果，适合机器学习入门与算法实践。

详 情 说 明

AdaBoost分类算法实现与训练指导项目

项目介绍

本项目实现了经典的AdaBoost分类算法，通过集成多个弱分类器构建强分类器。项目提供完整的算法实现框架，包含数据预处理、弱分类器训练、权重更新和模型集成等核心模块。系统支持可视化训练过程，展示每轮迭代的误差率和分类器权重变化，帮助用户深入理解AdaBoost的工作原理。同时提供详细的注释和训练日志，为机器学习初学者提供清晰的算法学习路径。

功能特性

• 完整的算法实现：包含数据预处理、弱分类器训练、权重更新和模型集成等核心模块
• 可视化训练过程：实时展示误差率变化曲线和分类器权重分布图
• 多类型弱分类器支持：可选择决策树桩或线性分类器作为基学习器
• 详细的训练日志：提供逐轮迭代的详细参数变化记录
• 模型性能评估：输出训练集准确率、混淆矩阵和特征重要性排序
• 预测接口：提供对新数据的分类预测功能

使用方法

输入要求

1. 训练数据集：数值型矩阵（N×M），N为样本数量，M为特征维度
2. 标签数据：二分类标签向量（N×1），取值{-1, +1}
3. 弱分类器类型：可选择决策树桩或线性分类器
4. 迭代次数参数：正整数，控制弱分类器数量

输出结果

1. 训练完成的AdaBoost模型（包含所有弱分类器及其对应权重）
2. 训练过程可视化图表（误差率变化曲线、分类器权重分布图）
3. 模型性能报告（训练集准确率、混淆矩阵、特征重要性排序）
4. 预测函数接口（支持对新数据进行分类预测）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能，包括算法参数初始化、数据加载与预处理、AdaBoost训练循环执行、弱分类器权重计算与更新、模型性能评估指标生成、训练过程可视化图表绘制以及预测接口的实现。该文件作为项目的主要入口，协调各个功能模块的协同工作，确保算法流程的完整执行。