Matlab实现Bagging（集成学习）算法

实验环境：

Matlab2016a

实验内容：

实现Bagging算法，训练多个分量分类器，比较分量分类器和最后的总分类器的分类准确率。

Bagging算法：

从大小为n的原始数据集中，分别独立随机地选取n’个样本组成自助数据集，并且将这个过程独立进行许多次，直到产生很多个独立的自助数据集。然后，每个自助数据集都被独立地用于训练一个“分量分类器”，最终分类器的判决将根据这些“分量分类器”各自的判决结果投票决定。通常，这些分量分类器的模型形式都是一样的。它们的具体模型参数不同，这是由于各自的训练集的不同而引起的。

数据集：

数据集为红酒质量分类数据，大小为12*1600，总共分为10个类，为了实验的简便，这里我处理成二分类，将5分以上的类设为1，5分以下的设为-1。数据的80%用来训练，20%用来测试，实验训练11个分量分类器，每个分量分类器的训练集都是从总训练集随机选取40%。训练完成后，用11个分量分类器对测试集进行分类，分别求出它们的准确率，然后利用它们的分类结果投票作为总的分类器结果，将分量分类器的准确率和总分类器分类准确率对比。

数据集下载：sample_ex7.mat

基分类器：

本实验采用RBF神经网络作为分量分类器，RBF网络的设计及参数初始化可以参考博文