基于鲸鱼算法的核极限学习机实现数据分类

基于鲸鱼算法的核极限学习机实现数据分类

在机器学习领域中，数据分类一直是一个核心问题。随着深度学习技术的发展，人们研究的重点逐渐从传统的浅层模型转向了深度学习模型。然而，深度学习模型存在着训练时间长、需要大量数据和计算资源等问题，因此，一些研究者开始关注起了一些基于启发式算法的优化方法。

本文介绍的是一种基于鲸鱼算法优化核极限学习机实现数据分类的方法。鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼群体智能行为的启发式算法，用于解决优化问题具有较强的鲁棒性和全局搜索能力。核极限学习机是一种新兴的机器学习算法，其通过解决非线性可分数据分类问题来提高分类准确率。

代码实现

首先，我们需要导入相关的 MATLAB 标准库和鲸鱼算法优化库：

% 导入 MATLAB 标准库
import matlab.io.*
import matlab.ui.*
import matlab.graphics.*
import matlab.uitools