基于AdaBoost算法的多维数据分类（附Matlab代码）

基于AdaBoost算法的多维数据分类（附Matlab代码）

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，用于解决分类问题。它通过训练一系列弱分类器，并将它们组合成一个强分类器，从而提高分类准确性。本文将介绍如何使用AdaBoost算法对多维数据进行分类，并提供相应的Matlab代码实现。

首先，我们需要准备一些样本数据来进行分类。假设我们有一个多维特征的数据集，其中每个样本都有对应的标签。我们的目标是构建一个分类器，能够根据这些特征将样本正确分类。

下面是使用AdaBoost算法进行多维数据分类的Matlab代码：

% 假设我们有一个包含N个样本的数据集，每个样本有M个特征
N = 100;  % 样本数量
M = 5;    % 特征数量

% 生成随机的多维特征数据
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