极限学习机 matlab

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种基于单层前馈神经网络的机器学习算法。它通过随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置，然后利用随机生成的输入数据进行训练。与传统神经网络相比，ELM的训练速度更快，且不需要人工调整参数。

在Matlab中，可以使用ELM进行模型训练和预测。下面是一个使用Matlab实现ELM的示例代码：

% 加载数据
load('data.mat');  % 假设数据存储在data.mat文件中，包含输入数据X和目标数据Y

% 参数设置
hidden_nodes = 100;  % 隐藏层节点数
activation_func = 'sig';  % 激活函数选择sigmoid函数

% 随机初始化权重和偏置
input_weights = rand(hidden_nodes, size(X, 2));
bias = rand(hidden_nodes, 1);

% 计算隐藏层输出
H = activation_func(X * input_weights' + repmat(bias', size(X, 1), 1));

% 计算输出权重
output_weights = pinv(H) * Y;

% 预测
H_test = activation_func(X_test * input_weights' + repmat(bias', size(X_test, 1), 1));
Y_pred = H_test * output_weights;

% 评估模型性能
mse = mean((Y_pred - Y_test).^2); % 均方误差

这是一个简单的ELM实现示例，你可以根据具体需求进行修改和扩展。希望对你有所帮助！如果有更多问题，请随时提问。