adaboost集成ELM的matlab伪代码

Adaboost是一种集成学习方法，它结合了弱分类器以创建一个强分类器。在MATLAB中，将Adaboost与 Extreme Learning Machine (ELM) 结合通常需要编写一些自定义代码。以下是简化的Matlab伪代码示例，用于说明如何实现基本的Adaboost + ELM集成：

% 初始化
max_iterations = 100; % 集成循环次数
base_learners = []; % 存储弱分类器列表
weights = ones(1, n_samples); % 初始样本权重

for iter = 1:max_iterations
    % 训练当前的ELM模型
    W = randn(hidden_nodes, input_features); % 隐藏层权重
    b = zeros(1, hidden_nodes); % 隐藏层偏置
    H = sigmoid(W * X + b); % ELM预测值
    
    % 计算残差误差
    e = sign(H - Y) .* weights;
    
    % 更新弱分类器的权重（AdaBoost算法的核心）
    alpha = 0.5 * log((1 - mean(e)) / mean(e));
    
    % 更新样本权重
    weights = weights .* exp(-alpha * e);
    
    % 正则化权重
    weights = weights / sum(weights);
    
    % 将当前弱分类器添加到集成中
    base_learners{end+1} = [W; b]; % 或者使用更复杂的表示形式，如决策树结构
end

% 创建最终的Ensemble Classifier
ensemble_classifier = fitensemble(X, Y, 'AdaBoostM1', 'Learners', base_learners);

% 使用Ensemble进行预测
predictions = predict(ensemble_classifier, X_test);