MATLAB实现的AdaBoost自适应增强分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了AdaBoost算法，通过迭代训练多个弱分类器（如决策树等）并加权组合，构建高精度强分类器。支持完整训练与预测流程，适用于二分类任务，代码简洁高效。

详 情 说 明

基于AdaBoost的自适应增强分类器训练与预测系统

项目介绍

本项目使用MATLAB实现了AdaBoost（自适应增强）算法，通过迭代训练多个弱分类器并将它们集成为一个强分类器，从而实现对样本数据的有效分类。该系统支持完整的机器学习工作流程，包括数据预处理、模型训练、性能评估和结果可视化，适用于二分类任务的研究与应用。

功能特性

• 多类型弱分类器支持：可配置决策树桩、线性分类器等多种基础分类器
• 自适应权重调整：根据分类误差动态调整样本权重分布
• 智能集成策略：基于分类器性能自动计算最优组合权重
• 全面性能评估：提供训练误差分析和分类准确率计算
• 可视化分析：支持训练过程监控和分类决策边界展示
• 特征重要性分析：输出各特征对分类结果的贡献度报告

使用方法

数据准备

准备训练数据矩阵（N×M，N为样本数，M为特征数）和对应的标签向量（N×1，使用+1/-1或0/1编码）

参数设置

% 设置弱分类器类型参数 weakClassifierParams.type = '决策树桩'; weakClassifierParams.maxSplits = 10;

% 设置AdaBoost迭代次数 T = 50; % 弱分类器数量

模型训练

% 调用主训练函数 model = adaBoostTrain(X_train, y_train, weakClassifierParams, T);

预测分类

% 对新样本进行预测 predictions = adaBoostPredict(model, X_test);

% 计算准确率 accuracy = sum(predictions == y_test) / length(y_test);

结果可视化

% 生成分类决策边界图 plotDecisionBoundary(model, X_train, y_train);

% 显示训练误差曲线 plotTrainingHistory(model);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（取决于数据集大小）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括参数初始化、数据加载预处理、模型训练流程调度、结果评估计算和可视化图形生成等功能。它协调各功能模块的执行顺序，处理用户输入参数验证，并管理整个分类任务的完整工作流。