基于核极限学习机和极限学习机实现数据分类-优快云博客

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本文介绍了如何使用MATLAB实现核极限学习机(ELMK)和极限学习机(ELM)对数据进行分类。通过UCI的'Iris'数据集进行示例，展示了两种算法的训练和预测过程，比较了它们在分类精度上的表现。

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基于核极限学习机和极限学习机实现数据分类

为了提高数据分类的准确性，我们可以采用核极限学习机和极限学习机这两种机器学习算法。这两个算法都是快速、易用、高效的分类器，而且它们对于大规模数据具有较好的适应性。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现这两个算法。

首先，我们需要导入 UCI 数据集。在这个示例中，我们将使用“Iris”数据集。这个数据集包含 150 个样本，每个样本有四个属性。我们将根据这些属性将花分类为三种可能的类型：Setosa，Versicolour 和 Virginica。下面是代码示例：

% 导入UCI数据集
load iris_dataset.mat
x = meas';
t = categorical(grp);

接下来，我们需要创建一个核极限学习机（ELMK）。这个模型可以通过以下代码得到：

% 创建核极限学习机
hiddenSize = 30;    
kernelFunction = 'gaussian';
elmk = fitckernel(x,t,'KernelFunction',kernelFunction,...
    'NumHiddenNodes',hiddenSize,'Prior','uniform');

其中，“hiddenSize”参数用于控制隐藏层节点的数量，“kernelFunction”参数用于指定使用哪种核函数。以上代码将创建一个默认情况下使用高斯核函数并有 30 个节点的 ELMK 模型。

接下来，我们可以使用“predict”函数对测试数据进行分类。这个函数将返回每个测试样本属于不同类别的概率。下面是代码示例：