Elman＿Adaboost算法matlab

Elman Adaboost算法是一种集成学习方法，由Frederic J. C. Elman在1990年提出，并在AdaBoost基础上做了改进。它主要用于回归问题，特别是当目标函数难以精确拟合时。在MATLAB中，你可以使用`adaboost`函数来实现Elman Adaboost。

`adaboost`函数的基本用法包括以下几个步骤：
1. 初始化权重向量：`w = ones(n_samples, 1) / n_samples`，其中n_samples是样本数。
2. 创建弱分类器：通常使用决策树或线性模型作为基础学习器。
3. 训练弱分类器：对每个样本应用弱分类器并计算误差。
4. 更新权重：对于误分类的样本，其权重增加；对于正确分类的样本，权重减小。
5. 弱分类器加权组合：根据每个弱分类器的性能和权重调整，形成最终的强分类器。
6. 重复步骤3到5直到满足预设条件（如达到最大迭代次数或停止提升误差）。

% 示例
n_trees = 10; % 弱分类器的数量
max_depth = 3; % 决策树的最大深度

% 初始化数据和标签
X_train, y_train = ...;
[~, idx] = adaboost(X_train, y_train, 'NumTrees', n_trees, 'MaxTreeDepth', max_depth);
ensemble = fitctree(X_train(idx,:), y_train(idx), 'Method', 'AdaBoostM1');

% 使用训练好的Ensemble进行预测
y_pred = predict(ensemble, X_test);