基于MATLAB的Adaboost与神经网络分类器对比实验平台

资 源 简 介

本项目提供完整的Adaboost与神经网络算法MATLAB实现，包括Adaboost.M1算法（采用决策树桩弱分类器）、多层神经网络训练及分类性能对比实验，支持自定义数据集与可视化分析。

详 情 说 明

基于Adaboost与神经网络（NN）的分类器对比实验平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的机器学习算法对比实验平台，专注于集成学习与神经网络算法的实现与比较。平台完整实现了Adaboost.M1算法和多层感知器（MLP）神经网络，并提供了从数据预处理、模型训练到性能评估的全流程实验环境。通过可视化界面，用户可以直观地比较两种算法在不同数据集上的表现，为算法选择提供科学依据。

功能特性

核心算法实现

• Adaboost.M1算法：采用决策树桩作为弱分类器，支持自定义迭代次数
• 多层感知器神经网络：支持自定义隐藏层结构和激活函数（Sigmoid/ReLU）
• 集成学习机制：Adaboost通过加权投票组合多个弱分类器形成强分类器

数据处理与评估

• 数据预处理：数据标准化、训练集/测试集自动划分
• 性能评估：准确率、精确率、召回率、F1-score等多指标对比
• 模型持久化：训练完成的模型参数可保存供后续使用

可视化分析

• 训练过程监控：Adaboost权重分布变化、神经网络损失曲线
• 决策边界展示：二维特征空间的分类边界可视化
• 交互式参数调节：实时调整算法参数并观察性能变化

使用方法

基本工作流程

1. 数据准备：准备n×m特征矩阵和n×1标签向量，支持二分类和多分类问题
2. 参数设置：配置Adaboost迭代次数、神经网络结构、学习率等超参数
3. 模型训练：平台自动完成数据预处理并训练两种分类器
4. 结果分析：通过可视化界面比较算法性能，导出评估报告

高级功能

• 独立测试集评估：使用独立测试数据进行模型验证
• 参数敏感性分析：通过调节参数观察模型性能变化规律
• 预测应用：加载已训练模型对新数据进行分类预测

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：4GB以上（处理大规模数据集时建议8GB）
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件整合了完整的实验流程控制功能，包括数据加载与预处理模块、Adaboost算法训练与评估组件、神经网络模型构建与优化器，以及结果可视化与对比分析界面。该文件作为项目的统一入口，协调各功能模块协同工作，提供从数据输入到结果输出的端到端实验管理能力。