基于核极限学习机和极限学习机实现UCI数据集分类的MATLAB代码

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种单隐层前馈神经网络算法，其随机选择输入权重和偏置，然后通过解析解计算输出权重，从而实现快速训练和预测的优势。核极限学习机（K-ELM）是在ELM的基础上引入核函数的扩展版本，可以更好地处理非线性分类问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于核极限学习机和极限学习机的UCI数据集分类，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备以下软件和工具：

1. MATLAB软件（版本R2015a或更高版本）
2. UCI数据集

接下来，我们将分为以下步骤来实现基于核极限学习机和极限学习机的UCI数据集分类。

第一步：数据预处理
在开始之前，我们需要加载UCI数据集并进行预处理。这包括数据加载、数据划分为训练集和测试集，以及对数据进行归一化处理。以下是一个示例代码片段，用于加载并预处理数据：

% 加载UCI数据集
data = load('dataset.mat');
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