极端学习机matlab代码
时间: 2023-07-02 07:19:20 浏览: 43
以下是一个简单的 MATLAB 实现极端学习机的代码示例:
```matlab
classdef ELM < handle
% 极限学习机(ELM)实现类
properties
input_size
hidden_size
output_size
W
b
beta
end
methods
function obj = ELM(input_size, hidden_size, output_size)
obj.input_size = input_size;
obj.hidden_size = hidden_size;
obj.output_size = output_size;
obj.W = randn(input_size, hidden_size);
obj.b = randn(1, hidden_size);
end
function H = sigmoid(obj, X)
H = 1 ./ (1 + exp(-X));
end
function train(obj, X, Y)
H = obj.sigmoid(X * obj.W + repmat(obj.b, size(X, 1), 1));
obj.beta = pinv(H) * Y;
end
function Y_pred = predict(obj, X)
H = obj.sigmoid(X * obj.W + repmat(obj.b, size(X, 1), 1));
Y_pred = H * obj.beta;
end
end
end
```
在上述代码中,构造函数 `ELM` 接受输入层、隐藏层和输出层的大小作为参数,并初始化权重矩阵 `W` 和偏置向量 `b`。`sigmoid` 函数是激活函数,用于计算隐藏层的输出。`train` 方法用于训练模型,使用输入数据 `X` 和目标数据 `Y` 计算出隐藏层输出和输出层权重 `beta`。`predict` 方法用于预测给定输入数据 `X` 的输出。
使用示例:
```matlab
X = randn(100, 10);
Y = randn(100, 1);
elm = ELM(10, 20, 1);
elm.train(X, Y);
Y_pred = elm.predict(X);
```