matlab代码实现ADBOOST的训练

资 源 简 介

matlab代码实现ADBOOST的训练

详 情 说 明

ADABOOST（自适应增强）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建更强大的分类器。在MATLAB中实现ADABOOST的训练主要包括以下几个关键步骤：数据准备、弱分类器训练、权重更新和强分类器构建。

首先是数据准备阶段，需要提供带标签的训练数据。ADABOOST的核心思想是对每个样本赋予权重，初始时所有样本的权重相同。随着迭代的进行，算法会调整这些权重，使得分类错误的样本在后续迭代中获得更高的关注度。

接下来是弱分类器的训练。弱分类器通常是非常简单的模型，例如决策树桩（单层决策树）。在每次迭代中，算法会选择一个在当前权重分布下表现最好的弱分类器。计算该分类器的错误率，并据此调整其权重。错误率越低的弱分类器在最终强分类器中的话语权越大。

权重的更新是关键步骤之一。每次迭代后，分类错误的样本权重会增加，而分类正确的样本权重会减少。这样，后续的弱分类器会更倾向于纠正之前分类错误的样本。

最后，强分类器是所有弱分类器的加权组合。通过线性叠加各弱分类器的输出，并根据它们的权重进行加权投票，最终得到强分类器的预测结果。

这种迭代过程持续进行，直到达到预定的迭代次数或错误率低于某个阈值。ADABOOST的优势在于能够通过组合简单的模型实现较高的分类准确率，同时避免了过拟合的风险。