基于MATLAB的Bagging与Boosting集成学习框架实现

资 源 简 介

本项目实现了一个基于MATLAB的集成学习框架，支持Bagging和Boosting算法，通过Bootstrap采样构建神经网络弱分类器集成模型，有效提升分类性能。适用于模式识别与机器学习研究。

详 情 说 明

基于Bagging与Boosting的弱分类器集成学习模型

项目介绍

本项目实现了一个基于Bagging与Boosting策略的集成学习框架，以神经网络等弱分类器为基础构建强分类器。通过Bootstrap重采样技术生成多个训练子集，并行训练多个弱分类器，并采用投票机制集成预测结果，有效提升模型的泛化能力和鲁棒性。

功能特性

• Bootstrap采样：实现自助重采样方法，从原始样本集中随机抽取指定数量的样本
• 多弱分类器支持：支持神经网络、CART决策树、SVM等多种弱分类器
• Bagging集成策略：通过重复训练多个独立分类器构建集成模型
• 投票决策机制：采用多数投票法确定最终分类结果
• 性能评估与可视化：提供全面的模型评估指标和可视化分析功能

使用方法

输入要求

1. 训练数据集：特征矩阵（N×D维）和标签向量（N×1维）
2. 测试数据集：与训练集相同格式的特征矩阵
3. 参数配置：采样数量n、弱分类器数量m、分类器类型等超参数

输出结果

• 训练完成的集成模型对象
• 测试集预测结果（分类标签和概率分布）
• 模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）
• 可视化分析图表（分类边界图、特征重要性分析等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（如使用神经网络分类器）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了集成学习框架的核心流程控制，包括数据加载与预处理、Bootstrap采样执行、弱分类器训练配置、Bagging集成过程管理、预测结果集成计算，以及性能评估与可视化分析的全套功能。该文件通过模块化设计协调各个功能组件的协同工作，确保集成学习模型的完整实现。