Matlab实现北方苍鹰算法优化的核极限学习机分类

资源摘要信息:"NGO-KELM北方苍鹰算法优化核极限学习机分类预测是结合了北方苍鹰算法（NGO）对核极限学习机（KELM）进行参数优化的分类预测方法。核极限学习机是一种快速有效的单隐藏层前馈神经网络，其核心思想是利用核技巧将数据映射到高维空间以提高学习能力。然而，核极限学习机的关键参数，如正则化系数（C）和核函数参数（G），对模型性能影响极大，需要精确选取以达到最佳分类预测效果。 北方苍鹰算法是一种模拟北方苍鹰捕食行为的优化算法，它通过模仿苍鹰的搜索策略来寻找全局最优解。在算法中，苍鹰会执行一系列动作，如探测、追踪和捕获猎物，这些动作映射到优化问题中表现为解的初始化、迭代搜索和最终收敛。NGO算法特别适用于处理参数优化问题，因此被用于优化KELM的参数，以提高分类预测的准确率和泛化能力。 Matlab作为一种高性能的数学计算和可视化软件，被广泛用于算法研究与开发。本资源提供了Matlab编写的NGO-KELM算法的完整源码和数据集，供研究者和工程师进行分类预测任务时使用。自带的mat数据集具有多输入、单输出、多分类的特点。用户可以根据自己的需要替换数据集，程序已经保证了可正常运行。 文件列表中的每个文件都对应着程序的不同功能部分： - NGO.m：北方苍鹰算法的主体函数，包含算法的核心搜索逻辑。 - main.m：主函数，用于启动整个程序流程，包括数据加载、模型训练、参数优化以及模型预测。 - kernel_matrix.m：用于计算核函数矩阵，是KELM算法中的一个关键步骤。 - kelmTrain.m：核极限学习机的训练函数，根据输入数据和参数完成模型训练。 - kelmPredict.m：核极限学习机的预测函数，用于评估训练好的模型对未知数据的分类能力。 - fun.m：定义了优化问题的目标函数，即模型预测误差，NGO算法将尝试最小化这一误差。 - initialization.m：初始化参数函数，用于设定NGO-KELM模型的初始参数。 - res.mat：包含优化后得到的参数和分类结果的mat数据文件。 - 使用说明.txt：提供了NGO-KELM算法和相关Matlab源码使用的详细说明。 以上源码和数据为研究者提供了便利，无需从零开始编写代码，即可直接在Matlab环境中进行实验和验证，对从事机器学习、模式识别、数据挖掘等领域的专业人士来说，这是一份宝贵的资源。"