极限学习机(elm)从原理到程序实现(附完整代码)
时间: 2023-05-09 09:03:43 浏览: 142
极限学习机(ELM)是一种用于解决分类和回归问题的机器学习算法。其原理是将输入数据通过随机生成的隐层权重矩阵进行非线性映射,得到一个高维空间的特征向量,然后采用线性回归的方法计算输出层权重得到最终结果。
下面是ELM算法的程序实现:
1. 导入必要的包
```
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
```
2. 定义ELM类
```
class ELM:
def __init__(self, hidden_num):
self.hidden_num = hidden_num
def sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def fit(self, X, y):
self.input_num = X.shape[1]
# 随机生成隐层权重矩阵
self.W = np.random.rand(self.input_num, self.hidden_num)
# 对数据进行非线性映射
H = self.sigmoid(np.dot(X, self.W))
# 解线性回归问题得到输出层权重
self.beta = np.dot(np.linalg.inv(np.dot(H.T, H)), np.dot(H.T, y))
def predict(self, X):
H = self.sigmoid(np.dot(X, self.W))
y_pred = np.dot(H, self.beta)
return y_pred
```
3. 加载数据集
```
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
```
4. 划分数据集
```
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
5. 训练模型并预测
```
elm = ELM(hidden_num=10)
elm.fit(X_train, y_train)
y_pred = elm.predict(X_test)
```
6. 评估模型性能
```
acc = accuracy_score(y_test, y_pred.round())
print('Accuracy:', acc)
```
以上便是ELM算法的原理和程序实现,其中需要注意的是隐层神经元个数的选取应根据具体问题进行调整。