本发明涉及模式识别技术领域，具体涉及一种基于数据融合的分类预测方法、装置及存储介质，所述方法为：首先将采集的样本数据标记为恶性样本或良性样本，将标记后的样本数据构建为样本数据集，所述样本数据为乳腺肿块细胞核数据；接着对样本数据集进行预处理和归一化，得到归一化数据集，将所述归一化数据集分为训练集和测试集；通过采用多个神经网络对归一化数据集进行训练，并通过AdaBoost算法集成三网生成集成分类器；最后实时获取测试数据，将所述测试数据输入集成分类器得到诊断结果，本发明还相应的提供了分类预测装置和存储介质，本发明可以对乳腺肿瘤获得稳定性和准确率更优的分类预测效果。