PSO-LSSVM-Adaboost是一种结合PSO-LSSVM和AdaBoost两种机器学习技术的方法，旨在提升模型的性能和鲁棒性。具体来说，AdaBoost是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来形成一个强分类器，每个分类器针对不同的数据集和特征进行训练。PSO-LSSVM-Adaboost算法的核心思想是使用PSO-LSSVM作为基模型，并通过AdaBoost算法对其进行增强。具体操作包括训练多个PSO-LSSVM模型，每个模型采用不同的数据集和特征表示，最后将这些模型的预测结果组合，从而形成一个更精确和鲁棒的模型。

结果

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