ELM分类MATLAB程序（含完整程序及数据）

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 分析数据 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别） num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本） num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例 res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行） flag_conusion = 1; % 标志位为1，打开混淆矩阵（要求2018版本及以上） %% 设置变量存储数据 P_train = []; P_test = []; T_train = []; T_test = []; %% 划分数据集 for i = 1 : num_class mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本 mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数 mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数 P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入 T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出 P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入 T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出 end %% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 创建模型 num_hiddens = 50; % 隐藏层节点个数 activate_model = 'sig'; % 激活函数 [IW, B, LW, TF, TYPE] = elmtrain(p_train, t_train, num_hiddens, activate_model, 1); %% 仿真测试 T_sim1 = elmpredict(p_train, IW, B, LW, TF, TYPE); T_sim2 = elmpredict(p_test , IW, B, LW, TF, TYPE); %% 数据排序 [T_train, index_1] = sort(T_train); [T_test , index_2] = sort(T_test ); T_sim1 = T_sim1(index_1); T_sim2 = T_sim2(index_2); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1 == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2 == T_test )) / N * 100 ; %% 绘图 figure plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'训练集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error1) '%']}; title(string) grid figure plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) legend('真实值', '预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']}; title(string) grid %% 混淆矩阵 figure cm = confusionchart(T_train, T_sim1); cm.Title = 'Confusion Matrix for Train Data'; cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; cm.RowSummary = 'row-normalized'; figure cm = confusionchart(T_test, T_sim2); cm.Title = 'Confusion Matrix for Test Data'; cm.ColumnSummary = 'column-normalized'; cm.RowSummary = 'row-normalized';