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🔥 内容介绍
在机器学习领域，数据分类是一项重要的任务，它涉及将数据集划分为不同的类别。为了实现准确的分类，研究人员一直在探索各种算法和技术。极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种被广泛应用于数据分类的机器学习算法。然而，传统的ELM算法在处理复杂数据集时可能存在一些问题，因此研究人员提出了一种基于黏菌算法的优化方法，称为SMA-ElM。
黏菌算法是一种模拟黏菌聚集行为的优化算法。它通过模拟黏菌在环境中的移动和聚集来解决优化问题。SMA-ElM算法结合了黏菌算法和ELM算法的优势，以提高数据分类的准确性和效率。
SMA-ElM算法的核心思想是通过优化隐藏层的权重和偏置来提高ELM算法的性能。在传统的ELM算法中，隐藏层的权重和偏置是随机初始化的，这可能导致分类性能不稳定。SMA-ElM算法使用黏菌算法来优化隐藏层的权重和偏置，以使其更好地适应数据集的特征。通过优化隐藏层，SMA-ElM算法能够更好地捕捉数据集的非线性特征，从而提高分类准确性。
SMA-ElM算法的步骤如下：
- 初始化隐藏层的权重和偏置。使用黏菌算法生成初始的黏菌浓度和位置。
- 计算隐藏层的输出。将输入数据与隐藏层的权重和偏置相乘，并通过激活函数得到隐藏层的输出。
- 计算输出层的权重。使用Moore-Penrose伪逆方法计算输出层的权重。
- 计算输出结果。将隐藏层的输出与输出层的权重相乘，得到最终的输出结果。
- 评估分类性能。使用评估指标（如准确率、召回率和F1值）评估SMA-ElM算法的分类性能。
通过以上步骤，SMA-ElM算法能够优化极限学习机的分类性能，并提高数据分类的准确性。实验结果表明，SMA-ElM算法在处理复杂数据集时具有较好的性能和鲁棒性。
总结起来，SMA-ElM算法是一种基于黏菌算法优化的极限学习机算法，用于实现数据分类。通过优化隐藏层的权重和偏置，SMA-ElM算法能够更好地捕捉数据集的非线性特征，从而提高分类准确性。未来，我们可以进一步研究和改进SMA-ElM算法，以应用于更多的数据分类问题。
📣 部分代码
function [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrainNew(P,T,N,TF,TYPE,IW,B)% ELMTRAIN Create and Train a Extreme Learning Machine% Syntax% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,TF,TYPE)% Description% Input% P - Input Matrix of Training Set (R*Q)% T - Output Matrix of Training Set (S*Q)% N - Number of Hidden Neurons (default = Q)% IW - 输入初始权值% B - 输入初始阈值% TF - Transfer Function:% 'sig' for Sigmoidal function (default)% 'sin' for Sine function% 'hardlim' for Hardlim function% TYPE - Regression (0,default) or Classification (1)% Output% IW - Input Weight Matrix (N*R)% B - Bias Matrix (N*1)% LW - Layer Weight Matrix (N*S)% Example% Regression:% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,'sig',0)% Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)% Classification% [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,'sig',1)% Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)% See also ELMPREDICT% Yu Lei,11-7-2010% Copyright www.matlabsky.com% $Revision:1.0 $if nargin < 2 error('ELM:Arguments','Not enough input arguments.');endif nargin < 3 N = size(P,2);endif nargin < 4 TF = 'sig';endif nargin < 5 TYPE = 0;endif size(P,2) ~= size(T,2) error('ELM:Arguments','The columns of P and T must be same.');end[R,Q] = size(P);if TYPE == 1 T = ind2vec(T);end[S,Q] = size(T);% Randomly Generate the Input Weight Matrix% IW = rand(N,R) * 2 - 1;% Randomly Generate the Bias Matrix% B = rand(N,1);BiasMatrix = repmat(B,1,Q);% Calculate the Layer Output Matrix HtempH = IW * P + BiasMatrix;switch TF case 'sig' H = 1 ./ (1 + exp(-tempH)); case 'sin' H = sin(tempH); case 'hardlim' H = hardlim(tempH);end% Calculate the Output Weight MatrixLW = pinv(H') * T';
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
[1] 周孟然,凌胜,来文豪,等.基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别[J].[2023-09-15].
[2] Salama R H M , Faied S M A , Elkholy M ,et al.Gene expression of programmed cell death ligand-1 (PDL-1) and vitamin D receptor (VDR) with the serum vitamin D3 in lung cancer[J].Egyptian Journal of Bronchology, 2022, 16(1):1-8.DOI:10.1186/s43168-022-00168-0.
