快速相关向量机的matlab代码

以下是使用MATLAB实现快速相关向量机（Fast Correlation Vector Machine，FCVM）的示例代码：

% 载入数据
load iris_dataset

% 将数据分为训练集和测试集
train_data = meas(1:100,:);
train_labels = grp2idx(species(1:100));
test_data = meas(101:end,:);
test_labels = grp2idx(species(101:end));

% 训练FCVM模型
model = fcvmtrain(train_data, train_labels);

% 测试FCVM模型
predicted_labels = fcvmclassify(model, test_data);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / numel(test_labels);
fprintf('分类准确率：%.2f%%\n', accuracy * 100);

需要注意的是，上述代码需要使用MATLAB的统计工具箱中的`fcvmtrain`和`fcvmclassify`函数，因此需要先安装并加载统计工具箱。此外，还需要将数据和标签以正确的格式传递给`fcvmtrain`函数，并将测试集数据传递给`fcvmclassify`函数以进行预测。

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% 假设训练数据存储在一个大小为m x n的矩阵中，其中m是样本数量，n是特征数量
% 假设标签存储在一个大小为m x 1的向量中

% 首先生成随机权重矩阵和偏置向量
input_weights = randn(n, hidden_size);
bias = randn(1, hidden_size);

% 然后计算隐层输出
hidden = max(0, input_data * input_weights + bias);

% 最后使用线性回归拟合输出权重
output_weights = pinv(hidden) * output_data;

% 这样就可以使用ELM进行预测了
predictions = max(0, input_data * input_weights + bias) * output_weights;

在上面的代码中，`hidden_size`是ELM的隐层大小，`input_data`是训练数据矩阵，`output_data`是标签向量，`max(0, x)`表示对x中每个元素取最大值和0的较大值，`pinv(x)`表示矩阵x的伪逆。