ELM极限学习机回归预测MATLAB代码 - 清晰注释、读取EXCEL、简单易用
# ELM极限学习机回归预测：MATLAB 轻松上手
嘿，各位刚踏入机器学习领域的小伙伴们，今天来聊聊 ELM 极限学习机回归预测，并且用 MATLAB
实现它，代码注释超清楚，还能读取本地 EXCEL 数据，非常适合初学者上手哦！
首先讲讲 ELM，极限学习机（Extreme Learning Machine）是一种单隐层前馈神经网络的学习算法，
它在训练速度上那叫一个快，而且泛化性能也不错。这对于我们这些想要快速看到预测结果的人来说，简
直是福音。
接下来看 MATLAB 代码实现。
```matlab
% 1. 读取本地 EXCEL 数据
data = readtable('your_excel_file.xlsx'); % 替换为你的 EXCEL 文件名
X = table2array(data(:,1:end - 1)); % 假设最后一列为目标变量，其他列为特征
Y = table2array(data(:,end));
% 2. 划分训练集和测试集
n = size(X, 1);
train_ratio = 0.7; % 70% 作为训练集
train_index = randperm(n, round(n * train_ratio));
test_index = setdiff(1:n, train_index);
X_train = X(train_index, :);
Y_train = Y(train_index);
X_test = X(test_index, :);
Y_test = Y(test_index);
% 3. 设置 ELM 参数
hidden_neurons = 10; % 隐藏层神经元数量，可以根据实际情况调整
input_weights = randn(size(X, 2), hidden_neurons); % 随机生成输入层到隐藏层的权重
bias = randn(1, hidden_neurons); % 隐藏层偏置
% 4. 计算隐藏层输出
hidden_output = tanh(X_train * input_weights + repmat(bias, size(X_train, 1), 1));
% 5. 计算输出权重
