matlab基于决策树的AdaBoost集成学习算法生成Vertebrate1数据集（见附件）的分类模型

首先，需要导入Vertebrate1数据集并进行数据预处理。可以使用MATLAB中的readtable函数读取CSV文件，并将类别列转换为分类变量类型。

data = readtable('Vertebrate1.csv');
data.Class = categorical(data.Class);

接下来，将数据集分成训练集和测试集。可以使用MATLAB中的cvpartition函数将数据集拆分成随机的训练集和测试集。

c = cvpartition(data.Class, 'HoldOut', 0.3);
trainData = data(training(c), :);
testData = data(test(c), :);

然后，使用MATLAB中的fitensemble函数来构建AdaBoost模型。这个函数需要指定使用的弱分类器类型、弱分类器数量以及其他参数。在本例中，我们将使用决策树作为弱分类器，并设置弱分类器数量为100。

model = fitensemble(trainData(:, 1:end-1), trainData.Class, 'AdaBoostM1', 100, 'Tree', 'Type', 'Classification');

最后，使用测试集来评估模型的性能。可以使用MATLAB中的predict函数对测试集进行分类，并计算分类准确率。

predicted = predict(model, testData(:, 1:end-1));
accuracy = sum(predicted == testData.Class) / length(testData.Class);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

完整的MATLAB代码如下：

data = readtable('Vertebrate1.csv');
data.Class = categorical(data.Class);

c = cvpartition(data.Class, 'HoldOut', 0.3);
trainData = data(training(c), :);
testData = data(test(c), :);

model = fitensemble(trainData(:, 1:end-1), trainData.Class, 'AdaBoostM1', 100, 'Tree', 'Type', 'Classification');

predicted = predict(model, testData(:, 1:end-1));
accuracy = sum(predicted == testData.Class) / length(testData.Class);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);