MATLAB实现的AdaBoost二元分类器项目

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了一个AdaBoost二元分类器。算法通过迭代训练多个弱分类器（如决策树桩），动态调整样本权重，并组合弱分类器以提升分类性能。适用于教学演示和小规模分类任务。

详 情 说 明

基于MATLAB的AdaBoost二元分类器实现

项目介绍

本项目实现了一个基本的AdaBoost算法，用于解决二元分类问题。AdaBoost是一种集成学习算法，其核心思想是通过组合多个性能稍弱但简单的分类器（如决策树桩），构建一个强分类器。该实现包含完整的训练流程与预测功能，能够处理数值型特征数据，并以二元标签形式输出分类结果。

功能特性

• 完整AdaBoost流程：实现从样本权重初始化、弱分类器训练、权重更新到强分类器组合的全过程
• 决策树桩弱分类器：采用单层决策树作为基础弱分类器
• 动态权重更新：根据分类误差自动调整样本权重，重点关注分类错误的样本
• 多指标输出：提供训练准确率、测试预测标签、分类器详细参数及预测概率等多种输出信息
• 灵活的输入配置：允许自定义弱分类器数量，适应不同复杂度的问题

使用方法

1. 准备数据：将训练数据整理为N×M数值矩阵，对应标签整理为N×1二元向量（支持-1/1或0/1格式）
2. 设置参数：指定需要集成的弱分类器数量
3. 执行训练：调用主函数进行模型训练，获得强分类器模型
4. 进行预测：使用训练好的模型对新样本（K×M矩阵）进行分类预测
5. 获取结果：输出包括训练准确率、测试样本预测标签、分类器详细信息及正类概率预测值

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 仅依赖MATLAB基础功能，无需额外工具箱

文件说明

主程序文件作为整个项目的控制中心，负责协调AdaBoost分类器的完整工作流程，其实现了数据加载与预处理、弱分类器训练循环、样本权重更新计算、强分类器组合构建以及对新数据的预测与评估等核心功能。该文件整合了算法各关键模块，确保从模型训练到预测应用的全链路执行。