R语言AdaBoost-SVM

R语言中的AdaBoost-SVM（Adaptive Boosting支持向量机）是一种集成学习算法，结合了AdaBoost（自适应增强）算法和SVM（支持向量机）模型。它的工作原理是通过迭代的方式，每次训练一个弱分类器，并根据错误样本对后续分类器的权重分配进行调整。最终，所有分类器的预测结果会以加权的形式综合起来，形成更强大的分类性能。

在R中，你可以使用`e1071`包来实现AdaBoost-SVM。这个包包含了一个名为`adaBoost()`的函数，可以用来创建并训练AdaBoost模型。你需要提供训练数据集、响应变量（标签）、SVM的基本设置（比如核函数和正则化参数），以及一些其他选项如最大迭代次数等。

示例代码可能如下所示：

library(e1071)
model <- adaBoost(x = train_data, y = train_labels, distribution = "uniform", iters = 50, method = "svm")

其中：
- `train_data` 是特征矩阵，
- `train_labels` 是对应的标签向量，
- `"uniform"` 表示初始分类器的分布均匀分配，
- `iters` 指定训练的迭代轮数，
- `method = "svm"` 表明使用SVM作为基本分类器。