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🔥 内容介绍
在机器学习领域，数据分类是一个非常重要的任务。通过对数据进行分类，我们可以从中提取出有用的信息，并用于各种应用，如图像识别、自然语言处理和金融预测等。然而，由于数据的复杂性和高维度特征的存在，实现高效且准确的数据分类一直是一个挑战。
近年来，极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）作为一种新兴的机器学习方法，受到了广泛的关注。ELM通过随机生成输入层到隐藏层之间的连接权重和偏置，然后通过求解线性方程组来确定输出层的权重。这种简单而高效的学习方法使得ELM在大规模数据集上具有快速训练和良好的泛化能力。
然而，传统的ELM算法在处理一些复杂的数据集时存在一些问题。例如，当数据集中存在噪声或离群点时，传统的ELM算法容易受到干扰，导致分类结果不准确。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于算术算法优化的极限学习机，称为AOA-ElM。
AOA-ElM算法通过引入算术算法来优化ELM的权重和偏置的计算过程。具体来说，AOA-ElM使用算术平均运算符来替代传统ELM算法中的随机生成权重和偏置的过程。通过使用算术平均运算符，AOA-ElM可以更好地适应数据集中的噪声和离群点，从而提高数据分类的准确性。
为了验证AOA-ElM算法的有效性，研究人员进行了一系列的实验。实验结果表明，与传统的ELM算法相比，AOA-ElM在处理包含噪声和离群点的数据集时具有更高的准确性。此外，AOA-ElM还在运行时间上表现出了更好的性能，可以更快地完成训练过程。
总的来说，基于算术算法优化的极限学习机AOA-ElM是一个有效的数据分类方法。它通过引入算术平均运算符，提高了传统ELM算法在处理复杂数据集时的准确性和性能。未来，我们可以进一步研究和优化AOA-ElM算法，以应对更加复杂和高维度的数据分类问题，并将其应用于更多的实际场景中。
📣 部分代码
% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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