Matlab
实现INFO-HKELM
向量加权算法（
INFO
）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例
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混合核极限学习机（HKELM）是一种广泛应用于多变量回归问题的机器学习方法，因其高效的计算性能与强大的预测能力而备受关注。INFO-HKELM向量加权算法则是在传统HKELM的基础上，通过引入信息增益算法优化了核函数的选择，从而
提高了模型在复杂数据集上的表现。此类算法主要应用于解决现实世界中具有高维度和非线性关系的多变量回归问题。随着大数据时代的到来，如何从海量信息中提取出有用的知识并进行精确预测成为了研究的热点。INFO-HKELM作为一种基于核方法的学习模型，它在计算速度和预测准确度方面都具备较为显著的优势，尤其适用于动态变化的数据场景。在此背景下，INFO-HKELM向量加权算法被提出，通过对多个核函数的加权处理，可以有效地融合不同核函数的优势，从而进一步提高回归预测的效果。
随着应用场景的日益复杂，现有的传统极限学习机（ELM）和混合核极限学习机 ...