news 2026/1/22 11:13:32

【分类必备】核极限学习机KELM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！

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张小明

前端开发工程师

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【分类必备】核极限学习机KELM的超参数自适应选择与分类-Matlab代码！

引言

1、核心思想

核极限学习机 (Kernel Extreme Learning Machine, KELM)是对极限学习机 (ELM) 的扩展，通过引入核技巧解决非线性问题。ELM 是一种单隐层前馈神经网络，其特点是随机初始化输入权重和偏置，只需计算一次输出权重，训练速度极快。而 KELM 则通过核函数替代随机映射，提升了模型的泛化能力和稳定性。

KELM的核心思想：它摒弃了ELM中随机的、显式的隐藏层节点，取而代之的是，通过一个核函数来隐式地定义从输入空间到高维特征空间的映射。这使得KELM的稳定性和泛化能力得到了显著提升。

2. 应用领域

KELM 因其高效和有效性，在分类任务中的应用非常广泛。

  • 医疗诊断：

    • 基于ECG（心电图）的心律失常分类：将一段心电图信号序列分类为正常心跳、房颤、室性早搏等。

    • 基于EEG（脑电图）的癫痫发作识别：识别脑电信号序列中预示着癫痫发作的模式。

  • 工业检测与故障诊断：

    • 根据传感器（如振动、温度、噪音）的历史数据序列，判断机器设备是否即将发生故障（正常/警告/故障）。

  • 金融欺诈检测：

    • 将用户的一系列交易行为（时间、金额、地点）作为一个序列，判断当前交易是否属于欺诈行为。

在分类任务中，主要有

  1. 输入层：接收序列数据（如词嵌入、传感器读数、特征向量）。

  2. 特征提取层：作为核心，处理输入序列，并提取重要特征。

  3. 分类层：模型基于特征数据产生分类概率。

注：本公众号轻理论，重代码分享

只简单分享原论文理论部分，若想拜读，请下载原论文细读

小编能力有限，如有翻译不恰之处，请多多指正~

"参照、模仿、思考，站在巨人肩膀，才能看得更远"

文末获取代码

02.参数优化

KELM的参数优化是一个至关重要的话题，它直接决定了模型的性能和训练效率。与其他机器学模型一样，KELM的训练过程就是寻找一组最优参数，使损失函数最小化的过程。

利用 MATLAB 代码实现了 KELM 参数优化用于分类任务

运行软件准备：

  • MATLAB任意版本

一. 代码实现步骤

  1. 数据导入：从 Excel 文件中读取特征数据（这里的特征已经提取好了），构建用于学习的样本。数据第1列为标签，后面列数为从原始数据中提取的特征。

  2. 划分训练集与测试集：70%的样本用于训练，剩下30%用于测试。并将数据转换为深度学习框架可用的格式。

  3. 构建分类模型。

  4. 参数优化：利用优化算法（适配所有优化算法：【重磅升级】超过410种！群智能优化算法Matlab代码免费获取（截至2025.10.21））对参数进行寻优在优化之前，首先要明确需要优化哪些参数。模型主要有1个核心参数：

    1） 正则化系数C

    2） 核参数tho rate

  5. 训练模型。训练模型，并保存最优参数下的分类模型。

  6. 测试：利用最优分类模型在测试集进行预测。

  7. 可视化：绘制优化算法迭代图、训练损失函数图、测试分类图、混淆矩阵、误差图等。

二. 使用说明

  1. 运行：打开main.m一键运行。代码结构清晰，为了方便学习，还有详细的注释；代码具有很好的可读性、可移植性、可复制性、可替换性、可扩展性，对新手/老手都友好。

  2. 替换数据：按照示例excel的数据格式，替换即可；

  3. 调用优化算法：提供了5种优化算法调用方式供学习。如需替换其他优化算法，最好将其封装成如下模板格式，便于在main中调用。无需复杂的优化算法改动：

    function [最优值,最优解,收敛曲线]=算法名字(种群,最大迭代,下限,上限,维度,目标函数)

    三. 结果展示

    数据集：数据第1列为标签，后面列数为从原始数据中提取的特征。

    其他结果（仅供参考）

    参考文献

    Matlab代码下载

    微信搜索并关注-优化算法侠（英文名：Swarm-Opti），或扫描下方二维码关注，以算法名字搜索历史文章即可下载。

    完整代码

    https://mp.weixin.qq.com/s/uzia7KP3em44Y4fMvB-FJg

    点击链接跳转：

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    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247488871&idx=1&sn=ea026691584099bc23b5d9a8c0d9d9cf&scene=21&poc_token=HG5-tWijLKDzrao_cHY0NlLHnIgBxRgsfIQFxbLihttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMDQ5MDk4Ng==&mid=2247488871&idx=1&sn=ea026691584099bc23b5d9a8c0d9d9cf&scene=21&poc_token=HG5-tWijLKDzrao_cHY0NlLHnIgBxRgsfIQFxbLi

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