MATLAB极限学习机实践教学与算法实现项目

资 源 简 介

本项目基于黄广燕极限学习机理论，提供从入门到精通的MATLAB编程教学。通过模块化实现ELM的训练与预测功能，结合实例代码详细讲解关键步骤，旨在帮助机器学习初学者高效掌握核心算法。

详 情 说 明

基于黄广斌极限学习机理论的MATLAB编程实践教学与算法实现

项目介绍

本项目是一个循序渐进的教学型MATLAB编程项目，专门为机器学习新手设计。项目完整实现了黄广斌教授提出的极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）算法，包含完整的ELM训练与预测模块。项目按照从基础到高级的顺序编排，从ELM基本原理介绍开始，逐步实现单隐层ELM、多隐层扩展和正则化版本。每个步骤都配有详细的代码注释和原理说明，帮助用户深入理解MATLAB编程技巧和ELM算法的核心思想。

功能特性

• 完整的ELM算法实现：包含训练和预测全流程
• 渐进式教学设计：从基础单隐层到高级多隐层ELM
• 多种激活函数支持：sigmoid、ReLU、tanh等常用激活函数
• 正则化技术集成：包含L2正则化处理，提高模型泛化能力
• 丰富的可视化输出：决策边界图、误差收敛曲线、特征分析图
• 详细的代码注释：每行关键代码都配有原理说明和编程技巧解释

使用方法

数据准备

• 训练数据：n×d维特征矩阵（n个样本，d个特征）和n×1维标签向量
• 测试数据：m×d维特征矩阵（m个测试样本）

参数设置

• 隐层节点数量：控制网络容量和复杂度
• 激活函数类型：sigmoid、relu、tanh等可选
• 正则化系数：调整模型正则化强度，防止过拟合

运行流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 设置ELM网络参数
3. 执行训练过程，获得网络权重
4. 使用训练好的模型进行预测
5. 查看训练误差、预测准确率等性能指标
6. 分析可视化结果，理解模型行为

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：基础MATLAB环境即可运行，无需额外工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（处理大规模数据时建议8GB以上）
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了极限学习机算法的核心训练与预测流程，包含模型参数初始化、隐层权重随机生成、输出权重计算、正则化处理、激活函数选择等关键功能模块。该文件提供了完整的算法示范，能够处理分类和回归任务，并支持性能评估与结果可视化，为用户理解ELM工作原理和MATLAB实现技巧提供实践指导。