使用Matlab实现AdaBoost算法实例与错误率分析

本资源主要介绍了Adaboost算法在Matlab环境中的实现。Adaboost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器（weak learner）来构建一个强大的分类模型。在这个Matlab代码示例中，我们关注以下几个关键步骤： 1. **数据准备**： - `tr_n` 和 `te_n` 分别表示训练集和测试集的样本数量。 - `weak_learner_n` 指定了弱学习器的数量。 - `tr_set` 和 `te_set` 是训练集和测试集的二维数组，包含了样本的特征值。 - `tr_labels` 和 `te_labels` 是对应的标签，分别表示训练集和测试集的类别。 2. **可视化数据**： - 在前两个子图中，分别展示了训练集和测试集的样本分布，用蓝色星号标记一类，红色星号标记另一类，便于理解数据的类别划分情况。 3. **弱学习器训练与测试误差计算**： - `adaboost_tr` 函数用于训练弱学习器，参数包括阈值函数 `@threshold_tr` 和 `@threshold_te`，以及训练集和弱学习器序号 `i`。 - 使用 `adaboost_te` 函数对训练好的弱学习器进行测试，得到在训练集上的预测结果 `L_tr` 和正确分类的比例 `hits_tr`。 - `tr_error` 和 `te_error` 数组记录了每一轮训练和测试的错误率，用于评估弱学习器的效果。 4. **迭代过程**： - 代码通过 `for` 循环进行 `weak_learner_n` 次迭代，每次迭代都会训练一个新的弱学习器，并更新错误率。 5. **Adaboost算法的核心**： - Adaboost的核心思想是通过加权的方式对样本进行重新赋权，优先选择那些难以分类的样本进行训练，每次迭代会根据当前错误率调整样本权重，弱学习器的预测结果会被加权求和，形成最终的强分类器。 通过这个Matlab实现，用户可以观察到Adaboost算法的具体操作流程，了解如何利用弱学习器逐步提高分类性能。这个例子可以帮助学习者理解Adaboost的工作原理，并在实践中应用它来处理实际问题。