AdaBoost在matlab中的算法

在MATLAB中，AdaBoost（Adaptive Boosting）算法可以使用`fitcsvm`函数结合`adaboost`工具箱来实现。以下是基本步骤：

1. **加载必要的库**：

   addpath('toolbox_path'); % 如果adaboost工具箱未安装在默认路径下，需要指定完整路径

2. **准备数据**：
使用`load`或直接创建矩阵X（特征）和y（标签），例如：

   X = ...; % 输入特征数据
   y = ...; % 输入二元标签，0或1

3. **初始化AdaBoost对象**：

   options = statset('Display','iter');
   adaModel = adaboost(X, y, 'NumLearningCycles', numIterations, 'Options', options);

这里，`numIterations`是你想要训练的 boosting 循环次数。

4. **训练模型**：

   [classifier, lossHistory] = train(adaModel);

`classifier`将是最终的AdaBoost分类器，`lossHistory`记录了每一次迭代的学习误差。

5. **预测和评估**：

   predictedLabels = predict(classifier, X);
   accuracy = sum(predictedLabels == y) / numel(y);

6. **查看损失历史**：

   plot(lossHistory);
   xlabel('Iterations');
   ylabel('Classification Error');