基于天鹰算法改进的深度学习极限学习机实现数据分类（附Matlab代码）

深度学习极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种快速且有效的机器学习算法，它在处理大规模数据时表现出色。而天鹰算法（Eagle Strategy Algorithm）则是一种优化算法，用于改进传统的ELM模型。本文将介绍如何基于天鹰算法改进的深度学习极限学习机实现数据分类，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在Matlab中，可以通过以下代码导入数据集：

load('dataset.mat');

接下来，我们将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的性能。以下是划分数据集的示例代码：

trainRatio = 0.7;  % 训练集比例