本文介绍了一种基于松鼠算法优化的ElM神经网络在数据分类中的应用。通过随机初始化权重矩阵和使用Moore-Penrose伪逆求解，结合松鼠算法优化，提高了分类精度和训练效率，实现在Matlab中的代码实现。
优化ElM神经网络实现数据分类——基于松鼠算法的实现（附Matlab代码）
近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络模型在数据分类方面得到了广泛应用。而传统的神经网络训练方法，如BP算法，存在局部极值问题和梯度消失问题，同时计算复杂度较高，导致训练速度较慢，因此需要采用其他的训练算法进行优化。
本文提出了一种基于松鼠算法优化ElM神经网络实现数据分类的方法。该方法利用ElM神经网络模型实现数据的分类任务，其中输入层到隐含层采用随机投影的方式初始化权重矩阵，而隐含层到输出层则直接使用Moore-Penrose伪逆求解权重矩阵。然后，通过引入松鼠算法进行权重优化，从而获得更好的分类结果。
以下是Matlab代码实现：
% 数据准备
load iris_dataset.mat;
x_train = x(1
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