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基于MATLAB的Bagging与Boosting集成学习框架实现
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资 源 简 介
本项目实现了一个基于MATLAB的集成学习框架，支持Bagging和Boosting算法，通过Bootstrap采样构建神经网络弱分类器集成模型，有效提升分类性能。适用于模式识别与机器学习研究。
详 情 说 明
基于Bagging与Boosting的弱分类器集成学习模型
项目介绍
本项目实现了一个基于Bagging与Boosting策略的集成学习框架，以神经网络等弱分类器为基础构建强分类器。通过Bootstrap重采样技术生成多个训练子集，并行训练多个弱分类器，并采用投票机制集成预测结果，有效提升模型的泛化能力和鲁棒性。
功能特性
- Bootstrap采样：实现自助重采样方法，从原始样本集中随机抽取指定数量的样本
- 多弱分类器支持：支持神经网络、CART决策树、SVM等多种弱分类器
- Bagging集成策略：通过重复训练多个独立分类器构建集成模型
- 投票决策机制：采用多数投票法确定最终分类结果
- 性能评估与可视化：提供全面的模型评估指标和可视化分析功能
使用方法
输入要求
- 训练数据集：特征矩阵（N×D维）和标签向量（N×1维）
- 测试数据集：与训练集相同格式的特征矩阵
- 参数配置：采样数量n、弱分类器数量m、分类器类型等超参数
输出结果
- 训练完成的集成模型对象
- 测试集预测结果（分类标签和概率分布）
- 模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）
- 可视化分析图表（分类边界图、特征重要性分析等）
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计和机器学习工具箱
- 深度学习工具箱（如使用神经网络分类器）
文件说明
main.m文件作为项目的主入口程序，实现了集成学习框架的核心流程控制，包括数据加载与预处理、Bootstrap采样执行、弱分类器训练配置、Bagging集成过程管理、预测结果集成计算，以及性能评估与可视化分析的全套功能。该文件通过模块化设计协调各个功能组件的协同工作，确保集成学习模型的完整实现。
