MATLAB极限学习机（ELM）回归拟合与分类对比实验平台

资 源 简 介

本项目提供基于极限学习机（ELM）的完整机器学习实验框架，支持回归拟合与分类任务对比，包含多种激活函数选择、隐含层节点调节及正则化参数优化功能，适用于算法研究与性能验证。

详 情 说 明

极限学习机（ELM）回归拟合与分类对比实验平台

项目介绍

本项目实现了一个基于极限学习机（Extreme Learning Machine）的机器学习算法实验平台，提供完整的回归拟合和分类任务对比实验框架。系统集成了模型训练、参数优化、性能评估和结果可视化等功能，支持多种数据集格式和算法配置，适用于机器学习算法的教学演示和实验研究。

功能特性

• 多任务支持：同时支持回归拟合和分类两种机器学习任务
• 灵活配置：可调节隐含层节点数、激活函数类型、正则化系数等关键参数
• 全面评估：提供RMSE、MAE、R²（回归任务）和准确率、精确率、召回率、F1分数（分类任务）等多种性能指标
• 优化功能：集成交叉验证技术，支持正则化参数自动优化
• 可视化展示：生成拟合曲线、预测对比图、混淆矩阵、参数优化过程等直观图表
• 数据兼容：支持.csv、.mat、.xlsx等多种数据格式输入

使用方法

1. 数据准备：将特征数据（n×m矩阵）和标签数据准备好，确保数据格式正确
2. 参数设置：在配置文件中设置实验参数，包括任务类型、节点数范围、激活函数选择等
3. 运行实验：执行主程序启动实验流程，系统将自动完成数据预处理、模型训练和评估
4. 结果分析：查看生成的性能指标表格和可视化图表，分析不同配置下的模型表现
5. 报告生成：系统会自动生成实验报告摘要，包含最佳参数配置和性能分析建议

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件整合了数据加载与预处理、模型参数配置、极限学习机训练过程、交叉验证优化、结果评估计算以及可视化图表生成等核心功能模块，通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的完整实验流程，用户可通过修改配置参数快速进行不同场景下的对比实验。