文章介绍了使用麻雀搜索算法优化核极限学习机（KELM）参数的方法，以解决KELM在数据分类中的参数调节问题。通过Matlab实现，以鸢尾花数据集为例，详细阐述了数据处理、KELM模型定义、训练函数及麻雀搜索算法的步骤。最终，优化后的KELM模型参数用于分类任务。
优化核极限学习机实现数据分类——基于麻雀搜索算法的Matlab实现
近年来，随着数据科学技术的不断发展，人们日益重视数据分类及其在实际应用中的价值。而核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）是一种高效的数据分类模型，但其参数调节问题一直困扰着研究者。为了解决这个问题，研究者们提出了各种各样的优化方法。本文介绍一种基于麻雀搜索算法的KELM参数优化方法，并使用Matlab实现。
首先，我们需要导入数据并对其进行处理。这里以鸢尾花数据集为例：
load fisheriris
X = meas(1:100, :);
Y 
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