AdaBoost.MM（AdaBoost.Majority-Merging）和SAMME（Stagewise Additive Modeling using a Multi-class Exponential loss function）/SAMME.R（SAMME.R.Real）都是AdaBoost的变种算法，用于解决多类别分类问题。它们的主要区别在于损失函数的选择和权重更新方式。

AdaBoost.MM使用指数损失函数，而SAMME/SAMME.R使用了多类别指数损失函数。SAMME和SAMME.R的区别在于权重更新方式不同，SAMME使用多类别概率分布进行权重更新，而SAMME.R使用了预测的类别概率。

下面是使用sklearn库中的AdaBoostClassifier和SAMMEClassifier实现的代码示例：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.ensemble import SAMMEClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 生成一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, random_state=0)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 使用AdaBoost.MM训练分类器
ada_boost_mm = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, algorithm='SAMME')
ada_boost_mm.fit(X_train, y_train)
y_pred_ada_boost_mm = ada_boost_mm.predict(X_test)
accuracy_ada_boost_mm = accuracy_score(y_test, y_pred_ada_boost_mm)
print("AdaBoost.MM accuracy:", accuracy_ada_boost_mm)

# 使用SAMME训练分类器
samme = SAMMEClassifier(n_estimators=50)
samme.fit(X_train, y_train)
y_pred_samme = samme.predict(X_test)
accuracy_samme = accuracy_score(y_test, y_pred_samme)
print("SAMME accuracy:", accuracy_samme)

# 使用SAMME.R训练分类器
samme_r = SAMMEClassifier(n_estimators=50, algorithm='SAMME.R')
samme_r.fit(X_train, y_train)
y_pred_samme_r = samme_r.predict(X_test)
accuracy_samme_r = accuracy_score(y_test, y_pred_samme_r)
print("SAMME.R accuracy:", accuracy_samme_r)

从结果可以看出，AdaBoost.MM、SAMME和SAMME.R的准确度可能有所不同。根据数据集的不同，它们可能在不同的情况下表现出不同的性能。因此，根据具体问题选择合适的AdaBoost变种算法是非常重要的。