matlab ELM极限学习机

ELM极限学习机（Extreme Learning Machine）是一种基于前馈神经网络构建的机器学习方法。它最早由南洋理工大学的Guang-Bin Huang、Qin-Yu Zhu和Chee-Kheong Siew提出，并在2004年发表于IEEE国际交互会议中。ELM的目的是改进反向传播算法（BP）以提升学习效率和简化参数设定。ELM的特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重。因此，ELM在实际使用中比传统BP网络具有更快的训练速度。

至于ELM极限学习机在MATLAB中的实现，你提到了两个具体的应用场景：多特征分类预测和多输入单输出回归预测。针对这两个问题，可以在MATLAB中使用相关的ELM极限学习机的库或者自行实现算法。

相关问题

matlab ELM极限学习机多分类

ELM极限学习机（Extreme Learning Machine）是一种快速有效的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的学习过程相比于其他传统的神经网络算法更简单快速。ELM的多分类问题可以通过将输出层的节点数设置为类别的数量来实现。具体的步骤如下：

1. 随机分配节点参数：ELM的节点参数会随机生成，即节点参数与输入数据独立。
2. 计算隐含层的输出矩阵：ELM会将输入数据映射至隐含层节点，得到一个输出矩阵。该矩阵的大小为输入的训练数据个数行，隐含层节点数列。
3. 求解输出权重：ELM通过最小化误差函数来求解输出权重。输出权重矩阵的大小为隐含层节点数行，输出层节点数列。ELM算法的核心在于求解输出权重使得误差函数最小。

以上是ELM极限学习机多分类的基本步骤。对于具体的实现过程，可以参考提供的资料和源码。