使用改进的布谷鸟算法实现深度学习极限学习机进行数据分类——附带Matlab代码

使用改进的布谷鸟算法实现深度学习极限学习机进行数据分类——附带Matlab代码

在机器学习领域，深度学习极限学习机（ELM）被广泛应用于数据分类任务中。然而，由于ELM在构建随机特征映射时存在明显缺陷，它对于输入数据的表达能力有限。为了解决这个问题，我们可以使用一种名为布谷鸟算法的优化算法来改进ELM模型，并提高其分类准确率。

布谷鸟算法是一种基于自然生态系统中鸟群觅食行为的优化算法。该算法模拟了布谷鸟在寻找食物时的搜索策略，通过调整种群大小、迭代次数和换代策略等参数来优化函数。在本文中，我们将介绍如何使用改进的布谷鸟算法来优化ELM模型，并通过实验验证其分类准确率的提高。

首先，我们需要加载数据集并进行预处理。代码如下所示：

% 加载数据集
load('iris_dataset.mat');

% 数据标准化
data