如何使用决策树adaboost对一个新的数据进行分类，写个matlab代码，如何保存这个网络？

使用决策树adaboost对一个新的数据进行分类的步骤如下：

1. 加载已经训练好的adaboost模型
2. 将新数据输入到模型中
3. 对输入的数据进行分类

下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 加载已经训练好的adaboost模型
load('adaboost_model.mat');

% 将新数据输入到模型中
new_data = [1 2 3 4 5]; % 假设有5个特征
new_data = new_data'; % 转换为列向量
class = predict(adaboost_model, new_data); % 对新数据进行分类

% 输出分类结果
disp(['分类结果为：', num2str(class)]);

要保存adaboost模型，可以使用MATLAB的`save`命令将模型保存到一个.mat文件中，例如：

save('adaboost_model.mat', 'adaboost_model');

这将保存adaboost模型到一个名为`adaboost_model.mat`的文件中。