matlab BLS代码
时间: 2023-09-02 09:08:34 浏览: 55
当然可以!以下是一个简单的 MATLAB BLS(基于最小二乘)代码示例:
```matlab
function [W, b] = trainBLS(X, Y, numClasses, numHiddenNeurons, lambda, C)
% 初始化隐含层权重矩阵和偏置向量
inputSize = size(X, 2);
H = rand(numHiddenNeurons, inputSize) * 2 - 1;
bH = zeros(numHiddenNeurons, 1);
% 计算隐含层输出
G = X * H' + repmat(bH', size(X, 1), 1);
Hout = 1 ./ (1 + exp(-G));
% 计算输出层权重矩阵
T = Hout' * Hout + eye(numHiddenNeurons) * lambda;
T = inv(T);
U = T * Hout' * Y;
% 生成基函数随机权重
Omega_train = randn(size(Hout, 2), numClasses);
B = Hout * U * Omega_train;
% 训练输出层权重矩阵
E = C * eye(numClasses) + B' * B;
E = inv(E);
W = E * B' * Y;
% 计算偏置向量
b = mean(Y) - mean(X * W);
end
```
这是一个简单的 BLS 训练函数,它接受输入数据 `X`,输出数据 `Y`,类别数 `numClasses`,隐含层神经元数 `numHiddenNeurons`,正则化参数 `lambda` 和最小二乘参数 `C`。它返回训练后的输出层权重矩阵 `W` 和偏置向量 `b`。
请注意,这只是一个基本的实现示例。实际使用中,你可能需要根据自己的数据和需求进行修改和优化。