MATLAB AdaBoost自适应增强机器学习算法实现与应用

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现AdaBoost自适应增强算法，支持训练样本权重动态更新与弱分类器集成。提供数据预处理、模型训练与性能评估模块，适用于分类任务与机器学习算法研究。

详 情 说 明

AdaBoost自适应增强机器学习算法实现与应用

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了AdaBoost（自适应增强）机器学习算法。AdaBoost是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。该算法通过迭代调整训练样本的分布权重，重点关注分类错误的样本，从而提升整体模型的分类性能。本项目提供了完整的AdaBoost算法实现，包括训练、预测和评估模块。

功能特性

• 权重迭代更新机制：动态调整训练样本的分布权重，优化模型训练过程
• 弱分类器集成系统：通过线性组合多个弱分类器构建强分类器
• 完整训练接口：支持样本权重初始化、弱分类器选择和权重计算
• 高效预测功能：对新样本进行基于集成模型的准确分类
• 模型性能评估：计算分类准确率、误差率等关键指标

使用方法

1. 准备数据：将训练数据和测试数据整理为数值矩阵格式
2. 设置参数：配置弱分类器数量、学习率等算法参数
3. 训练模型：调用训练接口进行AdaBoost模型训练
4. 预测结果：使用训练好的模型对新数据进行分类预测
5. 评估性能：分析模型的准确率和误差指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

项目中的主要执行文件包含完整的算法流程控制功能，集成了数据加载、参数设置、模型训练、预测分析和结果展示等核心模块。该文件实现了AdaBoost算法的主要逻辑，包括初始化样本权重、迭代训练弱分类器、计算分类器权重以及组合成强分类器的全过程，同时提供模型评估和可视化分析功能。