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。