本文介绍了如何使用MATLAB进行多元回归分析，特别是通过ELM（极限学习机）算法进行多输入单输出预测。文章详细阐述了数据准备、模型构建、权重初始化、模型训练及性能评估的步骤，并提供了相应的MATLAB源代码。
多元回归分析：使用ELM极限学习机进行多输入单输出预测（MATLAB）
在本篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB进行多元回归分析，并利用ELM（极限学习机）算法进行多输入单输出的预测。我们将提供相应的源代码，并详细解释每一步的操作。
ELM（Extreme Learning Machine）是一种机器学习算法，常用于回归和分类问题。它的优势在于快速的训练速度和良好的泛化能力。该算法的核心思想是通过随机初始化输入层和输出层之间的权重，然后通过解析解的方式计算隐藏层的权重，从而快速构建模型。
首先，我们需要准备数据集。我们假设我们有一个包含多个输入特征和一个输出变量的数据集。数据集可以是一个MATLAB中的矩阵，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。让我们假设数据集保存在名为"dataset.mat"的文件中。
% 步骤1：加载数据集
load('dataset.mat')
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