MATLAB实现的简易Adaboost二元分类算法演示

资 源 简 介

本项目提供一个基于MATLAB的简化版Adaboost算法实现，能够生成模拟数据集、训练决策树桩弱分类器，并演示迭代权重更新过程，适合算法学习和实验验证。

详 情 说 明

基于MATLAB的简易Adaboost二元分类算法示例

项目介绍

本项目实现了一个简化的Adaboost分类器示例，旨在帮助理解Adaboost算法的核心流程。通过生成模拟数据集、训练弱分类器（决策树桩）、演示权重更新机制，并可视化分类过程和结果，直观展示集成学习的原理与效果。

功能特性

• 数据生成：自动创建二维模拟二元分类数据集，支持自定义样本数量和分布参数
• 弱分类器训练：基于决策树桩实现简单有效的基学习器
• Adaboost核心流程：完整演示样本权重迭代更新和弱分类器集成过程
• 可视化分析：提供分类边界动态变化、样本权重分布和最终决策区域的可视化
• 性能评估：输出每轮迭代的加权错误率、分类准确率和弱分类器权重系数

使用方法

1. 运行主程序，默认使用预设参数生成数据集并进行10轮Adaboost迭代
2. 观察命令行输出的迭代过程信息，包括错误率和分类器权重
3. 查看生成的图形窗口：

- 初始样本分布散点图 - 每轮弱分类器决策边界变化 - 最终强分类器决策区域热力图

1. 可修改代码中的迭代次数、学习率等参数进行实验对比
2. 支持输入自定义测试数据验证分类效果

系统要求

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

文件说明

主程序文件包含了完整的Adaboost算法实现流程，主要能力包括：模拟数据集的生成与初始化配置、弱分类器的训练与选择机制、样本权重的动态更新计算、多轮迭代过程的控制与中间结果记录、分类结果的可视化展示与性能评估指标的输出。