kelm中c, kernel_type, kernel_para
时间: 2023-05-15 21:03:52 浏览: 215
在机器学习领域中,SVM(支持向量机)是一种常见的分类算法。在SVM中,KELM(核极化极限学习机)是一种高效的分类算法,具有学习速度快、泛化能力强等优点。
KELM包含三个重要的参数:c、kernel_type和kernel_para。其中,c是正则化项系数,用于控制模型的复杂度,防止过拟合。较大的c将导致更强的正则化,从而得到较为简单的模型,而较小的c将导致较弱的正则化,从而得到更复杂的模型。通常情况下,c的取值应该在0.01到100之间。
kernel_type是核函数的类型,可以选择linear、rbf、poly等不同的核函数。其中,linear表示线性核函数,rbf表示高斯径向基核函数,poly表示多项式核函数等等。在实际应用中,对于不同的问题,选择不同的核函数能够得到更优秀的分类效果。
kernel_para是核函数的参数,具体取决于所选择的核函数类型。例如,对于rbf核函数而言,kernel_para表示高斯径向基函数的带宽参数。而对于poly核函数而言,kernel_para表示多项式核函数的次数。在实际应用中,通过调整kernel_para参数,能够有效地对模型的分类效果产生影响。
综上所述,c、kernel_type和kernel_para是KELM中非常重要的三个参数。通过合适地选择这三个参数,能够有效地提高KELM模型的分类准确度和泛化能力。
相关问题
输入参数的数目不足。 出错 elm_kernel (第 19 行) Omega_train = kernel_matrix(p_train', Kernel_type, Kernel_para); 出错 fun (第 7 行) [TrainOutT,OutputWeight] = elm_kernel(Xtrain,Xtest,Regularization_coefficient,Kernel_type,Kernel_para); 出错 kelm_fenleipoa>@(x)fun(x,Xtrain,Xtest) (第 44 行) fobj = @(x) fun(x,Xtrain,Xtest); 出错 POA (第 13 行) fit(i)=fitness(L); 出错 kelm_fenleipoa (第 45 行) [Best_score,Best_pos,curve]=POA(pop,Max_time,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
null是一种特殊的值,用于表示一个变量或表达式没有值或不存在。在许多编程语言中,它被用作默认值或初始化值。在JavaScript中,null表示一个空对象指针,它是由typeof运算符识别为“object”。需要注意的是,null不同于undefined,undefined表示变量未被声明或者被声明但未被赋值。
fobj=@(X)fobj_HKELM(X,P_train_tra,T_train_tra,P_train,T_train,P_test,T_test,Kernel_type1,Kernel_type2)
这段代码定义了一个匿名函数fobj,并将其赋值为一个函数句柄。该函数句柄指向一个名为fobj_HKELM的函数,并向该函数传递了一系列参数,包括X、P_train_tra、T_train_tra、P_train、T_train、P_test、T_test、Kernel_type1和Kernel_type2。
根据函数名"fobj_HKELM",该函数的实现很可能是一个基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的分类器。KELM是一种单隐层前馈神经网络,其隐层节点的权值和阈值通过随机化方式获得,而不是像传统的神经网络那样需要进行迭代计算。KELM的训练过程可以通过求解一个线性方程组来实现,因此训练速度非常快。另外,KELM还可以通过使用核函数对输入特征进行非线性映射,从而提高分类性能。
根据参数列表,fobj_HKELM函数可能包括以下步骤:
- 根据输入特征P_train_tra和标签T_train_tra,使用KELM训练一个分类器,并得到分类器参数;
- 根据分类器参数和测试集P_test,计算测试集的预测标签;
- 根据测试集预测标签和真实标签T_test,计算分类器的预测准确率;
- 返回分类器的预测准确率作为fobj的值。
需要注意的是,该代码中使用了匿名函数的形式,可以将fobj作为一个变量传递给其他函数或算法中,从而实现更加灵活的操作。