MATLAB实现的AdaBoost弱分类器集成学习工具

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了经典的AdaBoost算法，通过迭代调整样本权重分布，将弱分类器组合成强分类器，支持二分类问题的训练与预测。包含权重计算与弱分类器集成核心功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的AdaBoost弱分类器集成学习实现

项目介绍

本项目实现了经典的AdaBoost（自适应提升）算法，通过迭代调整样本权重分布，将多个性能较弱的基分类器集成为一个强大的强分类器。该实现专注于二类分类问题，提供了完整的训练、预测和评估流程，适用于模式识别和机器学习领域的学术研究与应用开发。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现AdaBoost的权重更新、弱分类器加权集成机制
• 训练与预测：支持模型的训练过程和未知样本的分类预测
• 性能评估：提供分类准确率计算和错误率动态分析
• 过程可视化：生成训练过程中错误率变化的趋势图表
• 灵活配置：可调节迭代次数以适应不同复杂度的问题

使用方法

1. 准备数据：组织训练数据（N×M矩阵）、训练标签（N×1二值向量）、测试数据（K×M矩阵）
2. 设置参数：指定迭代次数（默认50次）
3. 执行训练：运行主程序进行模型训练
4. 进行预测：使用训练好的模型对测试数据进行分类
5. 分析结果：查看预测标签、准确率指标和训练过程可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了完整的AdaBoost算法流程，包括数据读入与预处理、弱分类器初始化、样本权重迭代更新、分类误差计算与权重调整、强分类器构建、模型预测执行以及分类性能评估与结果可视化等核心功能模块的集成与调度。