ELM算法的特征重要性matlab代码

ELM (Extreme Learning Machine) 算法是一种基于神经网络的快速学习算法，特别适合于小规模数据集或高维数据处理。它不需要迭代训练，而是通过随机矩阵来计算权重。关于特征重要性的计算，虽然ELM本身并不直接提供类似决策树或随机森林那样的特征重要性评估，但我们可以在完成预测之后，使用一些统计或启发式方法来估计特征的影响。

以下是一个简单的例子，展示如何在MATLAB中对ELM模型的输出进行线性回归分析，间接评估特征的重要性（这里假设我们已经有了模型的预测值`y_pred`和输入特征`X`）：

% 加载预测结果和原始特征
load('your_data.mat'); % 假设数据已经保存在这个.mat文件中

% 计算预测误差
residuals = y_true - y_pred; % y_true是实际标签

% 对每个特征进行简单线性回归，得到残差与每个特征的关系
feature_importance = corr(X, residuals, 'rows');

% 特征重要性就是相关系数，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大代表影响越大
disp('Feature Importance:');
disp(feature_importance);

这只是一个基本示例，真正的特征重要性可能需要更复杂的方法，例如使用递归 Feature Elimination (RFE)，或者在预测阶段引入LASSO、 Ridge 回归等正则化技术。