AdaBoost在MATLAB环境中的简单应用。

简介：
通过对AdaBoost算法的学习，并在MATLAB平台上对其进行实施，我们完成了AdaBoost算法的实现。在所进行的实验中，训练样本的生成过程如下：首先，利用 `X = rand(length, 2)` 生成 `length` 个随机点（x, y），其中 x 和 y 值均位于区间 [0, 1]。这些样本点的类别被划分为两类：正类和负类，分别对应 +1 和 -1。具体的实现方法是 `Y = A.^2 + B.^2`；随后，构建矩阵 `Z = [(floor(Y) - 0.5) * 2, A, B]`。所采用的弱分类器为决策树桩分类器，其具体表现为使用垂直于 x 轴或 y 轴的直线来划分训练样本点。由于训练样本点的分布呈现二次函数特征，而弱分类器则基于线性函数进行建模，因此理论上可以实现用多个线性函数来近似二次函数的功能。