ELM分类器

资 源 简 介

ELM分类器

详 情 说 明

ELM（Extreme Learning Machine）是一种基于深度学习的快速分类器算法。与传统的神经网络不同，它通过随机生成输入层到隐藏层的权重来大幅提升训练效率。

使用流程主要分为三个步骤：首先在B_data.m中导入待分类的矩阵数据B.mat，其中1到n-1列为特征值，第n列为对应的分类标签。接着运行B_data.m进行数据预处理，最后执行fuzzyEn_main.m即可完成分类。整个流程省略了传统神经网络繁琐的权重迭代过程，特别适合需要快速处理的分类场景。

这种方法的优势在于既保持了深度学习强大的特征提取能力，又通过独特的权重初始化机制实现了运算速度的飞跃。需要注意确保输入矩阵的格式规范，特征是连续数值而最后一列标签应为整数标识。