基于MK-SVM的AdaBoost的预测模型 伪代码（matlab）

基于MK-SVM (Modified Kernelized Support Vector Machine) 的 AdaBoost 算法是一种集成学习方法，它结合了Adaptive Boosting (AdaBoost.M1) 和 SVM 的优点。MK-SVM 提供了一种改进的核函数选择策略，增强了模型的表达能力。

以下是使用 MATLAB 实现基于 MK-SVM 的 AdaBoost 预测模型的简要伪代码：

% 初始化
M = []; % 存储弱分类器
alpha = zeros(1, K); % 学习率
D = ones(N, 1) / N; % 起始样本权重

for k = 1:K % 迭代次数
    % 1. 计算当前数据集的加权错误
    E = D * misclassified(X, M); % E(i) = D(i) if sample i is misclassified
    
    % 2. 根据错误率选择强学习器
    C = compute_C(E); % 根据误差计算惩罚系数
    model_k = trainMKSVM(X, y, C); % 使用 MK-SVM 训练模型
    
    % 3. 更新弱分类器并计算alpha值
    M{k} = model_k;
    alpha(k) = log((1 - E) / E);
    
    % 4. 更新样本权重
    D = D .* exp(alpha(k) * y .* predict(model_k, X)); % 根据更新后的误分类概率调整权重
    D = D ./ sum(D); % 归一化权重
end

% 组合所有弱分类器形成最终预测
ensemble_predict = sign(sum(alpha .* predict(M, X), 2));