說明：這是一個機器學習實戰項目（附帶數據+代碼+文檔），如需數據+代碼+文檔可以直接到文章最后關注獲取 或者私信獲取。

1.項目背景

在現代數據挖掘與機器學習領域，面對日益復雜的數據結構和快速增長的數據量，開發高效、快速且準確的分類預測模型變得至關重要。極限學習機（Extreme Learning Machine, ELM）作為一種新興的單隱層前饋神經網絡算法，因其訓練速度快、泛化能力強而受到廣泛關注。ELM不需要傳統神經網絡中的反向傳播過程，極大地簡化了訓練流程并減少了計算時間，同時還能保持較高的預測精度。本項目基于MATLAB平臺，旨在探索ELM算法在數據分類預測中的應用潛力。通過系統地進行數據預處理、模型構建、訓練及驗證，本項目不僅能夠深化對ELM算法原理的理解，還為實際問題提供了有效的解決方案，特別是在需要快速響應的大規模數據分析場景中具有顯著優勢。?

本項目實現了基于MATLAB的極限學習機ELM的數據分類預測方法應用。??????????????

2.數據獲取

本次建模數據來源于網絡(本項目撰寫人整理而成)，數據項統計如下：

編號	變量名稱	描述
1	x1
2	x2
3	x3
4	x4
5	x5
6	x6
7	x7
8	x8
9	x9
10	x10
11	y	因變量 ?

數據詳情如下(部分展示)：

3.數據預處理

3.1?查看數據

使用head()方法查看前五行數據：

關鍵代碼：

3.2數據缺失查看與描述統計

使用summary()方法查看數據信息：?

從上圖可以看到，總共有11個變量，數據中無缺失值，共2000條數據。

關鍵代碼：

4.探索性數據分析

4.1?因變量柱狀圖

用bar()方法繪制柱狀圖：

4.2 y=1樣本x1變量分布直方圖

用histogram()方法繪制直方圖：

4.3 相關性分析

數據變量的相關性分析：從上圖中可以看到，數值越大相關性越強，正值是正相關、負值是負相關。

5.特征工程

5.1 建立特征數據和標簽數據

關鍵代碼如下：

5.2?數據集拆分

按照80%訓練集、20%驗證集進行劃分，關鍵代碼如下：

6.構建極限學習機ELM分類模型?

主要實現了基于MATLAB的極限學習機ELM的數據分類預測方法應用。???????????????

6.1?構建模型

構建分類模型。??

模型名稱	模型參數
ELM分類模型????	1
	50
	'sig'

7.模型評估?

7.1評估指標及結果???

評估指標主要包括準確率等等。?

模型名稱	指標名稱	指標值
測試集
ELM分類模型??	訓練準確率	87.19%
	測試準確率	87.00%
	靈敏度（訓練）	87.19%
	靈敏度（測試）	86.21%?

從上表可以看出，準確率為87%左右，說明模型效果良好。???????????????

關鍵代碼如下：???????

8.結論與展望

綜上所述，本項目實現了基于MATLAB的極限學習機ELM的數據分類預測方法應用，最終證明了我們提出的模型效果良好。此模型可用于日常產品的建模工作。?