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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。