极限学习机程序+数据

极限学习机完整算法在matlab中的实现，内含数据集。。

%此程序与elm11运行正确率差不多，程序构成也几乎相同
%% 导入数据集
%导入训练数据集
clear;
data=xlsread（‘train2.xlsx‘）;
traindata = data（:2:6）;             %训练数据集
trainlabel = data（:1）‘;              %标签
[N1n1] = size（traindata）;
L = 25;                              %隐层节点个数
m=5;                                 %要分的类别数
%导入测试数据集
B=xlsread（‘test2.xlsx‘）;
testdata = B（:2:6）;                 %测试数据集
testlabel = B（:1）‘;                 %标签
[N2n2] = size（testdata）;
%% 数据预处理
traindata=traindata‘;
testdata=testdata‘;
[traindatainputps] = mapminmax（traindata-11）; %训练数据
testdata = mapminmax（‘apply‘testdatainputps）;%测试数据

%对标签作处理，由一维变多维，最后判断标签时，选择每组数据中最大值的位置，
%作为该组训练/测试数据的预测标签值，避免标签值范围分布太广
temp_T=zeros（mN1）;
for i=1:N1
    switch trainlabel（i）
        case 1
            temp_T（1i）=1;
        case 2
            temp_T（2i）=1;
        case 3
            temp_T（3i）=1;
        case 4
            temp_T（4i）=1;
        otherwise
            temp_T（5i）=1;
    end
end
T=temp_T*2-1;
%% 训练，

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2362  2018-05-15 16:47  elm25.m
     文件          57  2018-04-04 09:14  g.m
     文件       14975  2018-04-16 00:13  test2.xlsx
     文件       18321  2018-04-16 00:11  train2.xlsx