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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：
- 初始化训练样本的权重，使其均匀分布。
- 训练第一个ELM分类器，并计算其分类错误率。
- 根据分类错误率计算该分类器的权重。
- 调整训练样本的权重，使错误分类的样本权重增加。
- 重复步骤2-4，直到达到预定的分类器数量。
- 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.