灰狼算法优化极限学习机分类预测模型
项目描述
本资源文件提供了一个基于灰狼算法（GWO）优化极限学习机（ELM）的分类预测模型。该模型适用于多特征输入的单输出二分类及多分类任务。程序内注释详细，用户可以直接替换数据进行使用。程序语言为MATLAB，能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
功能特点
- 灰狼算法（GWO）优化：利用灰狼算法对极限学习机的参数进行优化，提升分类预测的准确性。
- 多特征输入：支持多特征输入的分类预测任务，适用于复杂的数据集。
- 二分类及多分类：模型不仅适用于二分类任务，还支持多分类任务。
- 详细注释：程序内包含详细的注释，方便用户理解和修改。
- 可视化输出：程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图，直观展示模型的性能。
使用方法
- 数据准备：将您的数据准备好，确保数据格式符合程序要求。
- 替换数据：将程序中的示例数据替换为您准备好的数据。
- 运行程序：在MATLAB环境中运行程序，观察输出结果。
- 分析结果：根据生成的分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，分析模型的性能。
注意事项
- 确保MATLAB环境已正确安装并配置。
- 替换数据时，注意数据的格式和维度，确保与程序要求一致。
- 如果需要进一步优化模型，可以根据输出结果调整灰狼算法的参数。
适用场景
本模型适用于以下场景：
- 多特征输入的二分类任务
- 多特征输入的多分类任务
- 需要高精度分类预测的应用场景
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎提出反馈。我们期待您的贡献，共同完善这个模型。