ELM-Adaboost分类预测 | Matlab 基于极限学习机ELM-Adaboost分类预测

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内容介绍

在机器学习领域中，分类预测是一个非常重要的任务。它涉及将输入数据分为不同的类别，以便对未知数据进行分类。在这个领域中，有许多不同的算法可以用于分类预测，其中包括ELM-Adaboost算法。

ELM-Adaboost算法是一种结合了极限学习机(ELM)和Adaboost算法的分类预测方法。极限学习机是一种单层前馈神经网络，其训练速度非常快，同时具有较好的泛化性能。而Adaboost算法是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。

ELM-Adaboost算法的基本思想是通过训练多个ELM分类器，并根据它们的分类结果来调整每个分类器的权重。在每一轮训练中，Adaboost算法会根据上一轮分类错误的样本来调整下一轮的训练样本分布。这样，每个ELM分类器都会专注于错误分类的样本，从而提高整体分类的准确性。

ELM-Adaboost算法的步骤如下：

1. 初始化训练样本的权重，使其均匀分布。
2. 训练第一个ELM分类器，并计算其分类错误率。
3. 根据分类错误率计算该分类器的权重。
4. 调整训练样本的权重，使错误分类的样本权重增加。
5. 重复步骤2-4，直到达到预定的分类器数量。
6. 根据每个分类器的权重，组合它们的分类结果来进行最终的预测。

ELM-Adaboost算法的优点是它能够处理高维数据和大规模数据集，并且具有较好的泛化性能。此外，它还能够自适应地调整每个分类器的权重，从而提高整体分类的准确性。

然而，ELM-Adaboost算法也存在一些限制。首先，它对异常值比较敏感，因此在处理包含异常值的数据集时需要谨慎。其次，由于需要训练多个分类器，算法的训练时间可能会较长。

总结而言，ELM-Adaboost算法是一种结合了极限学习机和Adaboost算法的分类预测方法。它通过训练多个ELM分类器并根据它们的分类结果来调整权重，从而提高整体分类的准确性。该算法在处理高维数据和大规模数据集时表现出色，但对异常值比较敏感，并且训练时间较长。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择是否使用ELM-Adaboost算法来进行分类预测。

部分代码

function [IW, B, LW, TF, TYPE] = elmtrain(p_train, t_train, N, TF, TYPE)
% P   - Input Matrix of Training Set  (R * Q)
% T   - Output Matrix of Training Set (S * Q)
% N   - Number of Hidden Neurons (default = Q)
% TF  - Transfer Function:
%       'sig' for Sigmoidal function (default)
%       '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)

if size(p_train, 2) ~= size(t_train, 2)
    error('ELM:Arguments', 'The columns of P and T must be same.');
end

%%  转入分类模式
if TYPE  == 1
    t_train  = ind2vec(t_train);
end

%%  初始化权重
R = size(p_train, 1);
Q = size(t_train, 2);
IW = rand(N, R) * 2 - 1;
B  = rand(N, 1);
BiasMatrix = repmat(B, 1, Q);

%%  计算输出
tempH = IW * p_train + BiasMatrix;

%%  选择激活函数
switch TF
    case 'sig'
        H = 1 ./ (1 + exp(-tempH));
    case 'hardlim'
        H = hardlim(tempH);
end

%%  伪逆计算权重
LW = pinv(H') * t_train';

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 颜俊,马传辉.基于ELM-AdaBoost分类学习的室内定位方法:CN202011386669.0[P].CN112543428A[2023-09-28].

[2] 胡超,沈宝国,杨妍,等.ELM-Adaboost分类器在轴承故障诊断中的运用[J].机械设计与制造, 2022(2):5.

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