本研究利用MATLAB平台，结合支持向量机(SVM)与AdaBoost两种机器学习方法，开发了一种高效的多输入分类预测模型。该算法通过集成学习提高了复杂数据环境下的分类精度和泛化能力，在多个实际案例中展现出优越性能。
MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测介绍如下：
1. 实现方式：使用MATLAB编程语言进行开发。
2. 运行环境：要求运行在Matlab 2018b版本上。
3. 输入参数与输出结果：程序接收多个特征作为输入，并对这些数据进行四类别的分类预测。
4. 数据集处理：提供的data文件为excel格式，其中包含多列输入特征及最后一列为四个类别标签的输出。运行主程序前请确保所有相关文件存放在同一目录下。
5. 结果展示：通过可视化方式呈现模型预测准确率。
SVM-Adaboost结合支持向量机与AdaBoost算法用于实现复杂的分类任务，具体步骤包括：
1. 数据预处理阶段：对原始数据执行清洗、归一化以及分割等操作以提高后续分析准确性。
2. 特征提取过程：采用支持向量机制从训练集中抽取关键特征形成多个特征向量集合。
3. AdaBoost模型构建环节：利用这些生成的特征向量作为输入，通过加权组合的方式在AdaBoost框架内创建分类器。
4. 模型评价阶段：对所建立的预测模型进行效果评估以确定其性能指标。
5. 调优改进步骤：依据上述评估结果调整参数设置或探索其他可能性来进一步优化整个系统的效能。
5星
