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基于MATLAB的Adaboost与极限学习机联合分类方法【附源码 3184期】.zip

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简介：
本资源提供了一种结合Adaboost和极限学习机的新型分类算法，并使用MATLAB实现。附带详细源代码，帮助用户深入理解并应用该算法解决实际问题。适合机器学习爱好者和技术研究人员参考学习。 所有由海神之光上传的代码均可运行并亲测有效。尽我所能为你提供帮助： 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及用于调用的其他m文件，无需关注运行结果的效果图。 2. 所需使用的Matlab版本为2019b；如遇问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放入当前工作目录中； - 步骤二：打开除main.m之外的其他m文件； - 步骤三：运行程序，直至得到结果。 4. 如需进一步咨询或服务，请联系博主。具体服务包括但不限于完整代码提供、期刊参考文献复现及Matlab程序定制等。 5. 科研合作方向： - 优化算法与极限学习机ELM的结合应用； - 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化ELM - 粒子群PSO/蛙跳SFLA优化ELM - 灰狼GWO/狼群WPA优化ELM - 鲸鱼WOA/麻雀SSA优化ELM - 萤火虫FA/差分DE算法优化ELM - 其他各类智能算法与极限学习机的结合研究。

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  • 基于MATLAB的Adaboost与极限学习机联合分类方法【附源码 3184期】.zip
    优质
    本资源提供了一种结合Adaboost和极限学习机的新型分类算法，并使用MATLAB实现。附带详细源代码，帮助用户深入理解并应用该算法解决实际问题。适合机器学习爱好者和技术研究人员参考学习。 所有由海神之光上传的代码均可运行并亲测有效。尽我所能为你提供帮助： 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及用于调用的其他m文件，无需关注运行结果的效果图。 2. 所需使用的Matlab版本为2019b；如遇问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放入当前工作目录中； - 步骤二：打开除main.m之外的其他m文件； - 步骤三：运行程序，直至得到结果。 4. 如需进一步咨询或服务，请联系博主。具体服务包括但不限于完整代码提供、期刊参考文献复现及Matlab程序定制等。 5. 科研合作方向： - 优化算法与极限学习机ELM的结合应用； - 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化ELM - 粒子群PSO/蛙跳SFLA优化ELM - 灰狼GWO/狼群WPA优化ELM - 鲸鱼WOA/麻雀SSA优化ELM - 萤火虫FA/差分DE算法优化ELM - 其他各类智能算法与极限学习机的结合研究。
     
  • 基于MATLAB的极限学习机拟合与分类代码
    优质
    本项目提供基于MATLAB开发的极限学习机（ELM）算法实现，涵盖数据拟合和模式分类应用。代码简洁高效，易于扩展，适用于机器学习入门者及科研人员使用。 极限学习机的MATLAB代码包括分类和回归的部分，并且包含对比实验的内容。
     
  • 【DELM分类】利用MATLAB中的麻雀搜索算法优化深度学习极限学习机的数据分类【附带MATLAB源码 2235期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的麻雀搜索算法，用于优化深度学习极限学习机的数据分类性能。内含详细代码示例（2235期），适合研究与学习使用。 1. 提供完整代码，可直接运行。 2. 海神之光擅长领域包括路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理及语音处理等多种领域的Matlab仿真。 3. 支持的版本为2014a或2019b。
     
  • 基于Matlab的AdaBoost分类方法
    优质
    本研究运用MATLAB实现AdaBoost算法，探讨其在模式识别和数据挖掘中的应用效果，分析不同参数设置对分类性能的影响。 使用Matlab版本的Adaboost对数据集进行分类，并测试其准确率。有关详细说明请参阅readme.txt文件。
     
  • 基于极限学习机算法的MATLAB数据分类与预测研究
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探讨了极限学习机（ELM）算法在数据分类与预测中的应用，提出了一种高效的数据处理方法。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV17c411c7bm/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现极限学习机算法进行数据分类预测，包括完整源码和数据。 3. 输入为多变量，输出为单变量（类别），用于数据分类预测。 4. 评价指标包含准确率和混淆矩阵。 5. 包含拟合效果图及混淆矩阵展示结果。 6. 使用Excel格式的数据文件，请确保使用Matlab 2018B及以上版本进行操作。
     
  • 极限学习机的回归与分类代码
    优质
    本项目提供了基于极限学习机（ELM）算法实现的数据集回归和分类任务代码。包括模型训练、测试及性能评估方法。适合初学者快速入门机器学习中的ELM应用。 ELM（Extreme Learning Machine）是一种简单且高效的单隐层前馈神经网络学习算法，由南洋理工大学的黄广斌副教授于2004年提出。传统的神经网络学习方法，如BP算法，在训练过程中需要人工设定大量参数，并可能陷入局部最优解的问题中。而ELM仅需设置隐藏层节点的数量，在整个执行过程无需调整输入权重和隐含单元偏置，确保了得到的唯一解是全局最优解，因此具有快速的学习速度以及优秀的泛化性能。
     
  • 核极限学习机_核极限学习机_极限学习机_核极限学习机.zip
    优质
    该资源为核极限学习机相关资料，包含算法介绍、源代码及应用案例。适用于研究机器学习与神经网络领域的学者和开发者。下载后请查阅文件中的详细说明以了解具体内容和使用方法。 核极限学习机 极限学习机 核极限学习机 核极限学习机.zip
     
  • 基于差分进化的极限学习机MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一种基于差分进化算法优化的极限学习机（ELM）的MATLAB实现代码，适用于各类机器学习分类与回归任务。 采用差分进化算法对极限学习机进行优化选择。
     
  • 【DELM分类】利用海鸥算法优化深度学习极限学习机进行数据分类并附带MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于海鸥群智能优化算法改进的深度学习极限学习机模型，用于高效的数据分类，并包含详细的MATLAB实现代码。 基于海鸥算法改进深度学习极限学习机实现数据分类，并附有MATLAB代码。
     
  • 极限学习机分类(ELM).rar
    优质
    本资源为极限学习机分类(ELM)，包含有关ELM算法的学习资料和代码示例。适合对机器学习领域中快速训练单隐层神经网络模型感兴趣的学者和技术人员研究使用。 极限学习机算法（ELM）可以通过Matlab进行实现，并用于构建模型以执行分类分析。利用训练集对模型进行训练后，可以使用该模型对预测集进行分类。