基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真

1.程序功能描述 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出，主要用于提高弱分类器的性能，最终构建一个强分类器。其核心理念是通过迭代训练一系列弱分类器，并给予分类效果好的弱分类器更高的权重，最后将这些弱分类器组合起来形成强分类器。

2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行

3.核心程序 `% 显示随着弱分类器数量增加，分类错误率的变化 error = zeros(1, length(models)); for i = 1:length(models) error(i) = models(i).error; end figure plot(error) grid on title('训练误差曲线');

% 创建测试数据 % 创建测试数据 rng(2) LEN = 500; theta = rand(LEN,1) * 2 * pi; Rad1 = rand(LEN,1) * 10; Rad2 = rand(LEN,1) * 10; Lab1 = [(sin(theta) .* Rad1)+10 (cos(theta) .* Rad1)]; Lab2 = [(sin(theta) .* Rad2) (cos(theta) .* Rad2)]; testdata = [Lab1; Lab2]; clear theta Rad;

% 使用训练好的Adaboost模型对测试数据进行分类 pred_lab = func_AdaBoost(models, testdata);

% 获取测试结果 Lab1 = testdata(pred_lab == 1, :); Lab2 = testdata(pred_lab == -1, :);

figure plot(Lab1(:, 1), Lab1(:, 2), 'b.'); hold on plot(Lab2(:, 1), Lab2(:, 2), 'r.'); title('使用Adaboost分类器分类后的测试数据'); `

4.本算法原理 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出，主要用于提高弱分类器的性能，最终构建一个强分类器。其核心理念是通过迭代训练一系列弱分类器，并给予分类效果好的弱分类器更高的权重，最后将这些弱分类器组合起来形成强分类器。

    Adaboost通过逐步调整样本权重，让算法更加关注在前一轮中被误分类的样本，从而逐渐修正模型。