ELM_MatlabClass 使用教程

ELM_MatlabClass 使用教程

ELM_MatlabClass 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ELM_MatlabClass

1. 项目介绍

ELM_MatlabClass 是一个快速面向对象的 MATLAB 实现，用于解决回归和二分类问题。该项目基于 Extreme Learning Machines (ELM) 算法，该算法由 Huang 等人提出。ELM 是一种单层前馈神经网络，其特点是训练速度快且不需要调整隐藏层的权重。

主要功能

• 回归问题：支持使用 ELM 进行回归分析。
• 二分类问题：支持使用 ELM 进行二分类任务。

项目结构

• ELM_MatlabClass.m：实现 ELM 算法的 MATLAB 类。
• example_CLASSIFICATION.m：二分类问题的示例代码。
• example_REGRESSION.m：回归问题的示例代码。
• computeAccuracy.m：计算分类准确率的函数。
• computeR2.m：计算回归问题中决定系数 R² 的函数。

2. 项目快速启动

安装与配置

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/rtaormina/ELM_MatlabClass.git
   

2. 添加到 MATLAB 路径： 将项目目录添加到 MATLAB 的路径中。

示例代码

回归问题示例

% 加载数据
data = csvread('data_akbilgic.csv', 1, 1);

% 获取输入和模式的数量
[nPatterns, nInputs] = size(data);
nInputs = nInputs - 1; % 最后一列是目标数据

% 数据归一化
for i = 1 : (nInputs + 1)
    data(:, i) = -1 + 2 * (data(:, i) - min(data(:, i))) / (max(data(:, i)) - min(data(:, i)));
end

% 划分数据集
percTraining = 0.6; % 使用 60% 的数据进行训练
endTraining = ceil(percTraining * nPatterns);
trainData = data(1:endTraining, :);
validData = data(endTraining+1:end, :);

% 创建并训练 ELM 模型
nHidden = 10; % 定义隐藏层神经元的数量
ELM = ELM_MatlabClass('REGRESSION', nInputs, nHidden);
ELM = train(ELM, trainData);

% 计算并报告训练集的 R²
Yhat = predict(ELM, trainData(:, 1:end-1));
fprintf('TRAINING RSquared = %3.3f\n', computeR2(trainData(:, end), Yhat));

% 验证 ELM 模型
Yhat = predict(ELM, validData(:, 1:end-1));
fprintf('VALIDATION RSquared = %3.3f\n', computeR2(validData(:, end), Yhat));

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 金融预测：使用 ELM 进行股票价格预测。
• 医疗诊断：使用 ELM 进行疾病诊断，例如乳腺癌的二分类。

最佳实践

• 数据预处理：在进行模型训练之前，确保数据已经过归一化处理。
• 隐藏层神经元数量：通过实验确定最佳的隐藏层神经元数量，以平衡模型的复杂度和性能。

4. 典型生态项目

• MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox：用于数据分析和机器学习的基础工具箱。
• MATLAB Deep Learning Toolbox：用于深度学习模型的开发和训练。
• MATLAB Parallel Computing Toolbox：用于加速大规模数据处理和模型训练。

通过结合这些工具箱，可以进一步提升 ELM 模型的性能和应用范围。

ELM_MatlabClass 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/ELM_MatlabClass