Adaboost集成学习算法 matlab代码

资 源 简 介

Adaboost集成学习算法 matlab代码

详 情 说 明

Adaboost（自适应增强）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强分类器。其核心思想是迭代训练，每次调整样本权重以关注之前分类错误的样本，最终通过加权投票机制得到最终结果。

在MATLAB中实现Adaboost通常包含以下步骤：

初始化权重：为训练样本分配初始权重，通常设为均匀分布。 迭代训练弱分类器： 在每轮迭代中，基于当前样本权重训练一个弱分类器（如决策树桩）。 计算分类器的加权错误率，并据此更新样本权重（错误分类样本权重增加，正确分类样本权重减少）。 根据错误率计算当前弱分类器的投票权重（错误率越低，权重越高）。 组合分类器：将所有弱分类器的结果按投票权重线性组合，得到最终强分类器。

MATLAB的优势在于其矩阵运算和内置工具箱（如`fitensemble`函数），可简化Adaboost的实现。但手动编写代码能更深入理解权重更新和分类器加权的细节，例如通过循环实现样本权重动态调整，或自定义弱分类器的选择逻辑。

扩展思考：Adaboost对噪声数据敏感，后续可探索其变体（如Real Adaboost）或与Bagging算法对比优缺点。