MATLAB
实现基于极限学习机（
ELM）进行多特征分类预测的详细项目实例
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极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）因其优良的泛化性能、极快的训练速度以及对参数设置的不敏感性，成为近年来模式识别与机器学习领域的重要研究方向。随着各类行业产生的数据日益丰富，出现了众多以多特征为基础的数据分析需求。在医学诊断、金融风险预测、工业故障检测和视频图像分析等诸多实际场景中，往往涉及到多个来源、多个类型的特征，这些特征不仅数量庞大，且存在高度耦合与冗余。当下亟需一种能够高效、准确地实现多特征分类与预测的方法，解决传统神经网络训练时间长、易陷入局部最优、对参数依赖性强等瓶颈问题。
多特征分类预测涉及从多源数据中提取尽可能多的有效信息，融合成机器能够理解和处理的向量表达。如何充分利用多源多维度特征间的互补性和相关性，提高整体的分类与预测精度，是智能信息处理技术面临的重大挑战。与传统机器学习算法如支持向量机（SVM）、K近邻（K ...