MATLAB集成学习实战：Bagging与Boosting算法在鸢尾花分类中的应用

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的Bagging与Boosting算法完整实现，涵盖鸢尾花数据的预处理、可视化、模型训练与评估流程。通过对比不同集成方法，帮助初学者快速掌握算法原理与应用技巧，适合机器学习入门实践。

详 情 说 明

基于MATLAB的Bagging与Boosting算法在鸢尾花分类中的入门实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的集成学习入门实践框架，旨在帮助初学者掌握Bagging和Boosting算法在经典鸢尾花数据集上的应用。通过完整的机器学习流程演示，包括数据预处理、特征可视化、算法实现、模型训练与评估等环节，用户可直观对比不同集成学习方法的效果差异，深入理解集成学习的核心原理。

功能特性

• 完整算法实现：集成Bagging和Boosting两种主流集成学习方法
• 数据预处理：自动处理鸢尾花数据集，支持自定义训练/测试集划分比例
• 多维可视化分析：提供决策边界二维投影、学习曲线、混淆矩阵等可视化结果
• 全面性能评估：输出准确率、精确率、召回率、F1分数等多维度评估指标
• 特征重要性分析：直观展示各特征对分类结果的贡献度
• 对比分析功能：支持不同集成方法的预测结果对比与性能分析

使用方法

1. 环境准备：确保MATLAB环境已正确安装
2. 数据加载：项目自动加载MATLAB内置鸢尾花数据集
3. 参数设置：可选择设置训练集/测试集划分比例（默认70%训练，30%测试）
4. 算法执行：运行主程序，系统将自动完成数据预处理、模型训练和评估
5. 结果分析：查看生成的性能报告和可视化图表，对比不同算法效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能，包括数据加载与预处理模块、特征可视化分析模块、Bagging算法实现模块、Boosting算法实现模块、模型训练与交叉验证模块、多维度性能评估模块以及结果可视化输出模块。该文件通过模块化设计实现了完整的机器学习流程，用户可通过简单配置完成从数据准备到结果分析的全流程体验。