如何在MATLAB环境下使用极限学习机（ELM）进行数据集的回归拟合和分类任务？请结合源码示例进行说明。

极限学习机（ELM）作为快速训练的单隐藏层前馈神经网络，在MATLAB环境中实现回归拟合和分类任务具有明显优势。首先，需要准备和预处理数据集，包括数据清洗、归一化以及数据集的划分。接下来，使用MATLAB编写代码来实现ELM模型。

参考资源链接：[MATLAB极限学习机回归与分类对比实验研究](https://wenku.csdn.net/doc/71bzkwe18y?spm=1055.2569.3001.10343)

回归拟合示例代码如下：

    % 假设已经加载和预处理了数据集
    % X为输入特征，Y为回归标签
    % 初始化ELM参数
    hiddenNeurons = 100; % 隐藏层神经元数量
    [W, b] = elm_init(hiddenNeurons, size(X, 2));
    % 计算输出权重
    outputWeights = elm_outputweights(X, W, b, Y);
    % 进行回归拟合
    Y_pred = X * outputWeights';
    % 计算拟合误差等评价指标
    % ...

分类任务示例代码如下：

    % 假设已经加载和预处理了数据集
    % X为输入特征，T为目标类别
    % 初始化ELM参数
    hiddenNeurons = 100; % 隐藏层神经元数量
    [W, b] = elm_init(hiddenNeurons, size(X, 2));
    % 计算输出权重
    outputWeights = elm_outputweights(X, W, b, T);
    % 进行分类
    T_pred = elm_classifier(X, W, b, outputWeights);
    % 计算分类准确率等评价指标
    % ...

在上述示例中，`elm_init`、`elm_outputweights`、`elm_classifier` 是自定义的函数，它们分别用于初始化ELM参数、计算输出权重以及进行分类预测。用户需要根据自己的数据集和需求编写这些函数的具体实现代码。ELM的核心在于隐藏层参数的随机初始化和输出权重的解析求解，这大大简化了训练过程并提高了效率。

为了深入理解ELM的工作原理和应用效果，推荐查阅《MATLAB极限学习机回归与分类对比实验研究》。这份资料不仅包含了ELM算法的具体实现，还提供了丰富的实验数据和源码，对于希望进行算法研究和项目实战的用户来说，是一份宝贵的资源。通过阅读这份资料，用户可以更全面地掌握ELM在回归拟合和分类任务中的应用，并且能够进行对比实验来评估ELM与其他传统机器学习算法的性能差异。

参考资源链接：[MATLAB极限学习机回归与分类对比实验研究](https://wenku.csdn.net/doc/71bzkwe18y?spm=1055.2569.3001.10343)