MATLAB自适应增强（AdaBoost）分类器实现与验证系统

资 源 简 介

本项目实现了完整的AdaBoost自适应增强算法，支持多种弱分类器集成。包含数据预处理模块（数值标准化和类别编码）以及训练和测试功能模块，为分类任务提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应增强（AdaBoost）分类器实现与验证系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的自适应增强（AdaBoost）分类器系统。AdaBoost是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器构建一个强分类器。系统提供了从数据预处理、模型训练到性能评估的全流程解决方案，并集成了可视化分析功能，便于用户理解算法原理和模型性能。

功能特性

• 完整算法实现：实现了标准的AdaBoost自适应增强算法，支持多种弱分类器集成
• 数据预处理：提供数值型特征标准化和类别型特征编码功能
• 训练与预测模块：

- 训练模块：通过迭代训练生成强分类器模型 - 预测模块：使用训练好的模型对新样本进行分类预测

• 可视化分析：集成分类边界展示、错误率收敛曲线等可视化功能
• 模型评估：内置全面的评估指标，包括准确率、精确率、召回率等性能指标

使用方法

数据输入格式

• 训练数据：N×M数值矩阵（N为样本数，M为特征维度）
• 训练标签：N×1分类标签向量（支持二分类：0/1或-1/1）
• 测试数据：K×M数值矩阵（特征维度需与训练数据一致）

参数设置

• 最大迭代次数：控制训练迭代轮数（默认：100）
• 弱分类器类型：指定基分类器类型（默认：决策树桩）

运行流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 设置算法参数（可选）
3. 执行训练过程，生成强分类器模型
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 查看可视化结果和性能评估报告

输出结果

训练输出：

• 训练完成的强分类器模型（包含所有弱分类器及其权重）
• 训练过程的错误率变化曲线
• 每个弱分类器的权重分布

预测输出：

• 测试样本的预测分类标签（K×1向量）
• 预测置信度分数（K×1向量）
• 混淆矩阵和分类性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含完整的工作流程管理、参数配置接口、数据预处理调度、模型训练过程控制、预测执行引擎以及结果可视化与评估功能。该文件作为系统入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保算法正确执行并输出预期结果。