MATLAB实现的Adaboost算法分类器性能优化与样本分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Adaboost算法，通过集成弱分类器提升分类性能。系统支持数据集训练与测试，分析不同迭代次数下的准确率变化，并评估样本规模对模型效果的影响。

详 情 说 明

基于Adaboost算法的分类器性能优化与样本规模影响分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的Adaboost（自适应增强）算法框架，通过迭代集成多个弱分类器（如决策树桩）来构建高性能强分类器。系统核心功能包括模型训练、性能评估以及多维度的可视化分析，旨在深入探究迭代次数与样本规模对分类性能的影响规律。

功能特性

• Adaboost算法实现：完整实现迭代加权训练机制，支持弱分类器权重动态更新
• 多维性能评估：输出准确率、召回率、F1分数等关键指标，生成混淆矩阵
• 动态学习曲线：展示模型精度随迭代次数增加的变化趋势
• 样本规模影响分析：系统评估训练样本数量对分类性能的量化影响
• 决策边界可视化：针对二维特征数据生成决策边界演化动图（可选）

使用方法

1. 数据准备：将训练/测试数据集（CSV或MAT格式）置于指定目录，确保包含特征矩阵和标签向量
2. 参数配置：在配置文件中设置弱分类器数量、最大迭代次数、学习率等超参数
3. 运行主程序：执行主函数启动训练与评估流程
4. 结果获取：查看生成的模型文件（.mat）、性能报告图表及可视化分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 图像处理工具箱（用于高级可视化功能）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具体包含数据集加载与预处理、Adaboost模型训练过程中的迭代权重计算与弱分类器集成、模型在测试集上的性能评估与指标计算，以及多种可视化分析图的生成功能，包括学习曲线绘制和决策边界动态展示。