如何在MATLAB环境下运用极限学习机（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）在MATLAB环境下是一种高效的单隐藏层前馈神经网络，特别适合处理回归拟合和分类任务。首先，确保你已经安装了MATLAB软件，并且下载了相关的《MATLAB极限学习机回归与分类对比实验研究》资源包。

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)

在进行回归拟合时，你需要定义一个ELM网络结构，随机初始化隐藏层参数，然后通过解析方法计算输出层权重。示例如下：

% 假设 X 是输入数据，T 是目标输出
net = elm(X, T);

其中，`elm` 函数会返回一个ELM网络结构，这个结构包含了初始化后的隐藏层参数。

对于分类任务，ELM算法同样可以应用，但是目标输出T应为离散的类别标签。示例如下：

% 假设 X 是输入数据，T 是离散的类别标签
net = elm(X, T, 'logsig');

在这里，我们选择了一个逻辑斯蒂激活函数（'logsig'）进行分类。

对于数据集的预处理，你需要对原始数据进行清洗、归一化，并将其划分为训练集和测试集，以便于后续的模型训练和评估。数据预处理的代码可能如下：

% 数据归一化处理
[Xn, Xin] = mapminmax(X);

% 数据集划分
options = WesMapOptions;
options.Ratio = [0.7 0.3]; % 70%为训练集，30%为测试集
[Xtrain, Xintrain, Xtest, Xintest] = wes_map(Xn, options);

在完成了模型训练和数据预处理之后，你需要对模型的性能进行评估。这通常涉及计算回归任务中的均方误差（MSE），分类任务中的分类准确率等指标。

通过这样的操作，你可以初步理解ELM在MATLAB环境下的基本应用。如果你希望深入理解ELM的内部机制，并对实验结果进行详细分析，建议查阅《MATLAB极限学习机回归与分类对比实验研究》资源。该资源详细介绍了ELM模型的构建、数据预处理、实验设计、结果分析等各个方面，能够帮助你更好地进行算法研究和应用开发。

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)