matlab代码实现ADABOOST算法

资 源 简 介

matlab代码实现ADABOOST算法

详 情 说 明

ADABOOST算法是一种经典的集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建强分类器。在MATLAB中实现该算法需要重点关注权重更新和分类器组合这两个核心环节。

级联分类器的设计思路是分层处理，每一层都使用ADABOOST训练得到的强分类器。前几层用简单的特征快速过滤明显负样本，后续层次逐渐使用更复杂的特征进行精细分类，这种结构能显著提高检测效率。

实现时首先需要准备弱分类器集合，通常选择决策树桩这类简单模型。每轮迭代中，算法会根据当前样本权重训练最佳弱分类器，然后计算该分类器的权重。错误分类的样本权重会增加，正确分类的样本权重会减小，使得后续迭代更关注难样本。

在MATLAB中，可以通过循环结构实现多轮迭代，使用矩阵运算高效计算样本权重和分类结果。最终强分类器是多个弱分类器的线性组合，其输出由各弱分类器加权投票决定。级联结构则需要设计各层的通过阈值，保证每层都能保持较高的检出率和较低的误检率。