adaboost program of matlab

资 源 简 介

adaboost program of matlab

详 情 说 明

Adaboost是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，特别适用于二分类问题。MATLAB提供了良好的实现环境，适合初学者理解其核心原理。

程序逻辑分析： 数据初始化阶段通常需要加载训练样本和对应标签，MATLAB中可用矩阵存储特征数据，向量存储标签。 算法核心是迭代过程，每轮会计算样本权重，重点关注被前序弱分类器误分的样本。 弱分类器通常选择决策树桩（单层决策树），通过阈值划分特征空间。 每轮迭代后更新样本权重，误分类样本权重增加，正确分类样本权重降低。 最终强分类器是弱分类器的加权投票结果，分类误差小的弱分类器具有更高权重。

实现要点： 样本权重的归一化处理保证数值稳定性 分类误差计算需考虑当前样本权重分布 通过MATLAB矩阵运算可高效实现权重更新

学习价值： 该程序能帮助理解Adaboost的样本权重调整机制和分类器集成策略，是掌握集成学习的重要实践案例。建议通过可视化观察每轮迭代的决策边界变化，加深对"错误聚焦"特性的理解。