【ELM分类】基于极限学习机实现数据分类附matlab代码

最新推荐文章于 2024-01-23 22:28:33 发布

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#分类 #matlab #数据挖掘

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文章介绍了极限学习机(ELM)在机器学习中的应用，其通过随机初始化权重矩阵实现快速训练和良好泛化。ELM在数据预处理、大规模数据处理和非线性分类上表现出优势，尤其适用于图像分类和文本分类。尽管存在参数敏感性和处理非线性问题的局限，ELM仍是一个实用且快速的算法。

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⛄ 内容介绍

在机器学习领域，数据分类一直是一个重要的问题。随着大数据时代的到来，处理和分类海量数据变得越来越困难。因此，研究人员一直在寻找更有效的方法来解决这个问题。极限学习机（ELM）作为一种新兴的机器学习方法，已经在数据分类领域取得了显著的成果。

极限学习机是一种单层前馈神经网络，它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矩阵，快速训练网络。与传统的神经网络相比，ELM具有以下几个优势：

高效的训练速度：ELM的训练过程非常快速，因为它只需要计算一次权重矩阵的伪逆，而不需要进行迭代或反向传播。这使得ELM在处理大规模数据时非常高效。
良好的泛化能力：ELM在训练阶段可以快速拟合数据，同时也能够在测试阶段具有较好的泛化能力。这是因为ELM通过随机初始化权重矩阵，能够更好地避免过拟合问题。
易于实现：ELM的实现相对简单，不需要太多的参数调整和复杂的计算。这使得ELM成为一个非常实用的机器学习算法。

基于极限学习机的数据分类方法通常包括以下几个步骤：

数据预处理：首先，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和归一化等。这些步骤可以帮助提高分类的准确性和效果。
构建ELM模型：接下来，需要构建一个ELM模型。这包括确定输入层和输出层的神经元数量，并随机初始化权重矩阵。
训练ELM模型：使用训练数据集对ELM模型进行训练。训练过程包括计算权重矩阵的伪逆和调整输出层的偏置。
测试和评估：最后，使用测试数据集对训练好的ELM模型进行测试和评估。评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。

ELM分类方法已经在多个领域取得了良好的效果，包括图像分类、文本分类和语音识别等。例如，在图像分类任务中，ELM可以快速准确地对图像进行分类，同时能够处理大规模图像数据。

然而，ELM也存在一些局限性。首先，ELM对参数的选择比较敏感，不同的参数设置可能会导致不同的分类结果。其次，ELM在处理非线性分类问题时的性能可能不如其他一些方法，如支持向量机（SVM）和深度学习算法。

总的来说，基于极限学习机的数据分类方法在处理大规模数据和快速训练方面具有优势。它是一个简单而有效的机器学习算法，可以在实际应用中发挥重要作用。然而，对于特定的问题和数据集，选择合适的分类方法仍然是一个挑战，需要综合考虑各种因素。

希望本文能够为读者提供对基于极限学习机实现数据分类的初步了解，并激发更多的讨论和研究。随着机器学习领域的不断发展，我们相信基于极限学习机的数据分类方法将会得到更广泛的应用和改进。

⛄ 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = T_train;t_test  = T_test ;%%  创建模型num_hiddens = 50;        % 隐藏层节点个数activate_model = 'sig';  % 激活函数[IW, B, LW, TF, TYPE] = elmtrain(p_train, t_train, num_hiddens, activate_model, 1);%%  仿真测试T_sim1 = elmpredict(p_train, IW, B, LW, TF, TYPE);T_sim2 = elmpredict(p_test , IW, B, LW, TF, TYPE);%%  数据排序[T_train, index_1] = sort(T_train);[T_test , index_2] = sort(T_test );T_sim1 = T_sim1(index_1);T_sim2 = T_sim2(index_2);%%  性能评价error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ;error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ;%%  绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']};title(string)gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']};title(string)grid%%  混淆矩阵figurecm = confusionchart(T_train, T_sim1);cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';    figurecm = confusionchart(T_test, T_sim2);cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data';cm.ColumnSummary = 'column-normalized';cm.RowSummary = 'row-normalized';