使用MATLAB实现AdaBoost数据分类

使用MATLAB实现AdaBoost数据分类

AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种常用的集成学习算法，用于解决分类问题。它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，以提高分类性能。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现AdaBoost算法来进行数据分类。

首先，我们需要导入数据集。假设我们有一个包含N个样本的训练集，每个样本有M个特征。我们将特征存储在一个N×M的矩阵X中，将对应的标签存储在一个N×1的向量y中，其中y的取值为{-1, +1}，分别表示两个类别。

% 导入数据集
load('dataset.mat'); % 假设数据集保存在dataset.mat文件中

接下来，我们可以开始AdaBoost算法的实现。以下是AdaBoost的主要步骤：

1. 初始化权重：对于每个样本，初始化权重为1/N，其中N是样本数量。

N