MATLAB实现基于Adaboost_M1的多分类器自适应集成系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了Adaboost_M1算法，通过迭代训练多个弱分类器（如决策树、SVM等），动态调整样本权重分布，最终集成构建高性能强分类器。适用于模式识别与机器学习应用场景。

详 情 说 明

基于自适应增强算法(Adaboost_M1)的多分类器集成学习系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Adaboost_M1算法MATLAB版本，核心思想是通过迭代训练多个弱分类器，根据每一轮分类效果动态调整样本权重分布，最终将多个弱分类器集成为一个高精度强分类器。系统支持多种基础分类器的混合集成，提供从数据预处理、模型训练到性能评估的全流程解决方案。

功能特性

• 自适应权重更新机制：根据分类错误率自动调整样本权重，重点关注难以分类的样本
• 多分类器动态集成策略：支持决策树、SVM、KNN等多种基础分类器的灵活组合
• 分类误差率驱动的迭代优化：基于加权误差率确定弱分类器权重，实现最优集成
• 完整的可视化分析：提供样本权重分布变化图和分类决策边界可视化
• 全面的性能评估：输出准确率、召回率、F1分数等多维度评估指标

使用方法

数据准备

% 训练数据：n×m特征矩阵，n×1标签向量 train_data = [特征矩阵]; train_labels = [标签向量];

% 测试数据：k×m特征矩阵 test_data = [测试特征矩阵];

参数配置

params.iterations = 50; % 弱分类器迭代次数 params.learning_rate = 0.1; % 学习率参数 params.classifier_type = 'decision_tree'; % 基础分类器类型

模型训练与预测

% 训练Adaboost_M1模型 model = trainAdaboostM1(train_data, train_labels, params);

% 进行预测 predictions = predictAdaboostM1(model, test_data);

% 评估模型性能 metrics = evaluateModel(predictions, true_labels);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，实现了整个系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、算法参数初始化、弱分类器迭代训练循环、样本权重动态更新计算、强分类器集成构建、模型预测执行以及结果可视化与性能评估等一系列关键功能。该文件协调各个模块的工作流程，确保算法逻辑的正确执行。