基于MATLAB的AdaBoost高效分类算法实现与性能优化

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了高效的AdaBoost分类算法，支持二分类和多分类任务，并提供训练/预测接口、权重分布和错误率曲线可视化功能。通过样本重采样与动态权重调整，显著提升模型分类性能。

详 情 说 明

基于MATLAB的AdaBoost高效分类算法实现与性能优化

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了AdaBoost（自适应增强）分类算法。该算法通过迭代训练多个弱分类器，并根据每个分类器的表现动态调整样本权重，最终将这些弱分类器集成为一个高精度的强分类器。项目支持二分类和多分类任务，提供了完整的训练和预测接口，并包含多种优化功能以确保算法的高效性与稳定性。

功能特性

• 自适应权重更新机制：在每轮迭代中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
• 弱分类器集成策略：支持决策树、SVM等多种弱分类器，通过加权投票方式集成弱分类器结果
• 分类误差动态优化：实时监控训练误差，实现早停机制防止过拟合
• 多分类任务支持：通过一对一或一对多策略扩展二分类AdaBoost至多分类场景
• 可视化分析工具：提供样本权重分布图、错误率收敛曲线等可视化结果
• 性能评估全面：输出准确率、召回率、F1分数等多种评估指标

使用方法

基本使用流程

1. 准备数据：将训练数据整理为N×D维数值矩阵，训练标签整理为N×1维分类标签向量
2. 参数设置：配置最大迭代次数、弱分类器类型、学习率等参数
3. 模型训练：调用训练函数，生成包含弱分类器集合、权重系数的强分类器模型
4. 预测评估：使用测试数据进行预测，获得分类标签向量及概率分布，并计算性能指标

参数说明

• 最大迭代次数：控制弱分类器的最大数量，影响模型复杂度
• 弱分类器类型：可选择决策树、SVM等基础分类器作为弱学习器
• 学习率：调整权重更新幅度，控制模型收敛速度

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括数据预处理、AdaBoost算法的主体循环、弱分类器的训练与权重更新、模型集成与预测、性能评估指标计算以及结果可视化生成。该文件整合了全部算法流程，为用户提供简洁的调用接口，能够完成从数据输入到结果输出的完整分类任务。