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🔥 内容介绍
在机器学习领域，数据分类是一个常见的任务，它涉及将数据集中的样本分为不同的类别。为了实现高效准确的数据分类，研究人员一直在寻找新的算法和方法。在这篇博文中，我们将介绍一种基于北方苍鹰算法优化核极限学习机（NGO-KELM）的数据分类方法。
核极限学习机（KELM）是一种新兴的机器学习方法，它具有快速训练速度和良好的泛化能力。它通过将输入数据映射到高维特征空间中，并使用核函数来提取特征之间的非线性关系。然后，通过线性回归模型来进行分类。虽然KELM在许多应用中取得了良好的效果，但它仍然存在一些挑战。
为了进一步提高KELM的性能，研究人员提出了一种基于北方苍鹰算法的优化方法。北方苍鹰算法是一种基于自然界中动物行为的优化算法，它模拟了北方苍鹰在觅食过程中的行为。通过模拟这种行为，算法能够找到最优解，并优化KELM的参数设置。
NGO-KELM是在KELM基础上进行改进和优化的算法。它通过引入北方苍鹰算法来调整KELM的参数，从而提高了分类性能。在NGO-KELM中，首先通过北方苍鹰算法来确定KELM的参数设置。然后，使用确定的参数进行数据分类，并评估分类性能。通过不断迭代和优化，NGO-KELM能够找到最佳的参数组合，从而实现更准确的数据分类。
为了验证NGO-KELM的性能，我们使用了几个常见的数据集进行实验。实验结果表明，NGO-KELM相比传统的KELM算法具有更高的分类准确率和更好的泛化能力。这证明了北方苍鹰算法在优化KELM中的有效性。
总的来说，基于北方苍鹰算法优化核极限学习机NGO-KELM是一种有效的数据分类方法。它通过引入北方苍鹰算法来优化KELM的参数设置，从而提高了分类准确率和泛化能力。未来，我们可以进一步研究NGO-KELM在其他机器学习任务中的应用，并与其他优化算法进行比较，以进一步验证其性能和优势。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
