在MATLAB中如何部署极限学习机进行回归与分类任务，并通过实验比较其性能？

要探究MATLAB中极限学习机（ELM）在回归和分类任务中的应用并进行性能比较，首先需要熟悉MATLAB平台及其神经网络工具箱。《MATLAB极限学习机回归与分类应用对比实验研究》将提供丰富的实例和数据集，供你进行实战操作。

参考资源链接：[MATLAB极限学习机回归与分类应用对比实验研究](https://wenku.csdn.net/doc/35e2kg521o?spm=1055.2569.3001.10343)

在进行回归拟合时，可以通过创建一个ELM网络，然后使用自定义的训练函数来训练网络，并用验证集进行调优。具体操作包括设置输入层、选择适当的隐藏层神经元数量，并通过随机权重初始化网络。然后使用ELM的学习算法来计算输出权重。在分类问题中，步骤类似，但需要考虑输出层的激活函数是否适合于多类别分类。

为了比较性能，可以设置对比实验，采用不同大小的隐藏层神经元数量，或者与其他算法如反向传播（BP）网络进行比较。对每种配置，可以记录性能指标，比如分类准确率、回归误差、训练和测试时间等。在MATLAB中，使用plot函数或创建性能图表能够直观显示不同算法或配置的表现差异。

通过此类实验，不仅可以了解ELM在不同类型问题上的适应性和效率，还可以为实际应用选择最佳模型提供依据。这种研究方法能够有效提升机器学习模型在数据分析中的应用能力，并通过对比实验得到深入的理解和洞见。

参考资源链接：[MATLAB极限学习机回归与分类应用对比实验研究](https://wenku.csdn.net/doc/35e2kg521o?spm=1055.2569.3001.10343)