优化核极限学习机实现数据分类的算法
哈里斯鹰算法被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它利用了哈里斯角的特征来检测图像中的角点，这些角点通常是由两条或更多边缘相交的点形成。而核极限学习机则是一种新兴的学习算法，它能够在保证神经网络分类性能的同时降低计算复杂度。
本文基于哈里斯鹰算法，提出了一种优化核极限学习机实现数据分类的算法。该算法首先通过哈里斯鹰算法检测图像中的角点，并将这些角点作为核函数的输入。然后使用优化的核极限学习机对数据进行分类。
以下是实现该算法的Matlab代码：
% load data
load fisheriris
% detect Harris corners
corners = detectHarrisFeatures(meas, 'FilterSize', 5)
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