### 山东大学机器学习实验报告之集成学习关键知识点总结
#### 实验背景与目标
本次实验属于山东大学计算机科学与技术学院机器学习课程的一部分，旨在通过实践加深学生对集成学习的理解及其应用能力。集成学习是一种重要的机器学习方法，它通过结合多个基本分类器的预测结果来提高整体模型的性能，尤其是在准确性和稳定性方面。
#### 实验要求概述
实验要求学生运用集成学习的思想设计一个分类器，并利用该分类器对特定的数据集进行分类任务。具体来说，学生需要采用三种不同的分类算法——k-means、Parzen窗方法以及k近邻(kn-近邻)，并将它们的预测结果结合起来，以构建一个高效的集成分类器。
#### 实验环境配置
- **操作系统**: Windows 10 专业版
- **开发工具**: MATLAB 2014a
- **数据规模**: 选择2000个数据点作为训练样本集，另外1000个数据点作为测试样本集
#### 数据预处理及分类算法应用
- **数据预处理**: 在实验开始之前，首先对原始数据进行了初步的处理，包括但不限于数据清洗和特征提取等步骤。通过绘制数据分布图确保训练集与测试集的选取均匀分布，从而保证实验结果的有效性。
- **k-means算法**: 使用k-means算法对训练数据进行聚类分析，得到两类数据的中心点坐标。实验结果显示，训练阶段有438个样本点被错误分类，训练误差率为21.9%；而在测试阶段，1000个测试样本中有212个被错误分类，测试误差率为21.2%。
- **Parzen窗方法**: 选择了圆形高斯函数作为窗函数，并设定窗口宽度参数\(h=0.7\)。该方法应用于测试数据集时取得了100%的准确率，即所有1000个测试样本点都被正确分类。
- **k近邻算法**: 当\(k=10\)时，所有1000个测试样本点同样被完全正确地分类。
#### 集成学习策略
为了进一步提升分类性能，本实验采用了加权平均的策略来整合上述三种算法的结果。由于k-means算法的测试误差最高，因此为其分配了一个较低的权重0.788，而Parzen窗方法和k近邻算法由于表现优异，分别获得了权重1。最终的集成分类器实现了100%的准确率，充分展示了集成学习的优势。
#### 实验反思与收获
通过本次实验，学生不仅掌握了集成学习的基本原理和实现方法，还深刻体会到了不同分类算法之间的差异及其应用场景。此外，实验还激发了学生对于机器学习更深层次的兴趣，并认识到机器学习在实际问题解决中的巨大潜力。这种理论与实践相结合的学习方式，有助于培养学生的创新思维能力和解决复杂问题的能力。
通过本次集成学习实验，学生们不仅巩固了理论知识，还提高了实践操作技能，为进一步深入研究机器学习领域奠定了坚实的基础。
