基于粒子群优化的核极限学习机：MATLAB实现分类与回归算法

资 源 简 介

本项目提供一种混合智能优化算法，利用粒子群优化（PSO）自动搜索核极限学习机（KELM）的超参数。支持分类和回归任务，能够有效提升模型性能并简化参数调优过程。适用于MATLAB环境下的机器学习应用。

详 情 说 明

基于粒子群优化的核极限学习机分类与回归算法实现

项目介绍

本项目实现了一种混合智能优化算法，通过粒子群优化算法（PSO）自动优化核极限学习机（KELM）的关键超参数。该算法能够自动搜索KELM的最优核参数和正则化系数，支持分类和回归两种任务模式，并提供完整的模型训练、验证和测试流程。

功能特性

• 自动超参数优化：采用PSO算法自动搜索KELM的最优核参数和正则化系数
• 多任务支持：同时支持分类和回归两种机器学习任务
• 完整流程：提供数据预处理、模型训练、验证和测试的完整流程
• 可视化分析：实时显示PSO优化过程和最终结果的可视化
• 性能评估：输出全面的模型性能评估指标和预测结果

使用方法

输入数据格式

• 训练数据集：数值型矩阵（n×m），n为样本数，m为特征数
• 训练标签：分类任务为类别标签向量，回归任务为连续值向量
• 测试数据集：与训练集相同格式的数值矩阵
• PSO参数设置：种群大小、迭代次数、学习因子等
• KELM参数范围：核函数类型、参数搜索范围等

输出结果

• 最优模型参数：核参数、正则化系数等优化结果
• 性能指标：分类准确率、均方误差等评估结果
• 预测结果：测试集的预测标签或数值
• 优化过程曲线：PSO迭代过程中的适应度变化
• 模型结构信息：支持向量数量、核函数类型等详细信息

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 建议内存：4GB以上
• 硬盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，整合了PSO优化KELM模型的完整流程。该文件实现了数据加载与预处理、PSO算法参数初始化、KELM超参数优化搜索、模型训练与验证、性能评估指标计算以及结果可视化等核心功能模块。通过该主程序可以完成从数据输入到模型输出的全流程自动化处理。