权重调整
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AdaBoost集成学习分类系统
本项目基于MATLAB环境实现了经典的AdaBoost（Adaptive Boosting）集成学习分类算法及其完整的训练与测试流程。该算法的核心功能是通过迭代的方式将多个弱分类器（通常为简单的决策树桩或线性分类器）组合成一个高精度的强分类器。在每一轮迭代过程中，系统会根据前一轮分类器的表现动态调整样本的权重分布，显著提高被错误分类样本的权重，使后续的弱分类器能够专注于处理这些难点样本，从而大幅提升整体的泛化能力。 本项目不仅提供了标准的算法实现代码，还特别包含了相关的学术论文参考资料以及详尽的程序使用说
