基于鲸鱼算法优化的核极限学习机实现数据分类

在本文中，我们将介绍如何使用鲸鱼算法优化核极限学习机（ELM）来进行数据分类。同时，我们还提供了基于MATLAB的源代码来帮助读者实现这一过程。

1. 引言
   数据分类是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据点分配到不同的类别或标签中。核极限学习机是一种有效的分类算法，它具有快速训练和良好的泛化能力的特点。鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法，它可以用于调优核极限学习机的参数。

2. 核极限学习机（ELM）
   核极限学习机是一种单隐藏层前馈神经网络，它使用随机生成的输入权重和固定的隐藏层神经元激活函数。ELM的训练过程可以被视为求解一个线性系统的最小二乘解。具体而言，给定一个训练集，ELM通过随机生成输入权重矩阵W和固定的隐藏层激活函数，将输入数据映射到隐藏层输出H。然后，通过求解以下线性系统来得到输出权重矩阵β：

Hβ = T

其中，H是隐藏层输出矩阵，T是目标输出矩阵。通过求解这个线性系统，ELM可以得到输出权重矩阵β。在测试阶段，ELM通过将测试数据映射到隐藏层输出，然后使用得到的输出权重矩阵来预测数据的类别。

3. 鲸鱼算法（Whale Algorithm）
   鲸鱼算法是一种基于鲸鱼群体行为的优化算法，模拟了鲸鱼群体寻找食物的行为。该算法使用了三种搜索策略：排除策略、辐射策略和随机游走策略。通过这些策略，鲸鱼算法可以在搜索空间中寻找最优解。

4. 基于鲸鱼算法优化的ELM实现
   下面是使用MATLAB实现基于鲸鱼算法优化的ELM的代码：