matlab实现SS-ELM和US-ELM
SS-ELM和US-ELM的程序代码
1. SS-ELM(半监督极限学习机)和US-ELM(无监督极限学习机)简介
SS-ELM和US-ELM是极限学习机(ELM)的两种变种,分别用于半监督和无监督学习任务。这些方法通过引入半监督和无监督学习机制,提高了模型在有限标记数据或无标记数据情况下的学习能力。
2. SS-ELM和US-ELM的MATLAB代码实现
2.1 SS-ELM代码实现
以下是一个简化的SS-ELM的MATLAB代码实现示例:
function [P_cond, stepnum] = step1(P_cond)P_size = length(P_cond);for ii = 1:P_sizermin = min(P_cond(ii,:));P_cond(ii,:) = P_cond(ii,:) - rmin;endstepnum = 2;
endfunction [r_cov, c_cov, M, stepnum] = step2(P_cond)P_size = length(P_cond);r_cov = zeros(P_size, 1);c_cov = zeros(P_size, 1);M = zeros(P_size);for ii = 1:P_sizefor jj = 1:P_sizeif P_cond(ii, jj) == 0 && r_cov(ii) == 0 && c_cov(jj) == 0M(ii, jj) = 1;r_cov(ii) = 1;c_cov(jj) = 1;endendendstepnum = 3;
endfunction [c_cov, stepnum] = step3(M, P_size)c_cov = sum(M, 1);if sum(c_cov) == P_sizestepnum = 7;elsestepnum = 4;end
endfunction [M, r_cov, c_cov, Z_r, Z_c, stepnum] = step4(P_cond, r_cov, c_cov, M)P_size = length(P_cond);zflag = 1;while zflagrow = 0; col = 0; exit_flag = 1;ii = 1; jj = 1;while exit_flagif P_cond(ii, jj) == 0 && r_cov(ii) == 0 && c_cov(jj) == 0row = ii;col = jj;exit_flag = 0;endjj = jj + 1;if jj > P_size; jj = 1; ii = ii + 1; endif ii > P_size; exit_flag = 0; endendif row == 0stepnum = 6;zflag = 0;Z_r = 0;Z_c = 0;elseM(row, col) = 2;if sum(find(M(row, :)==1)) ~= 0r_cov(row) = 1;zcol = find(M(row, :)==1);c_cov(zcol) = 0;elsestepnum = 5;zflag = 0;Z_r = row;Z_c = col;endendend
end
2.2 US-ELM代码实现
US-ELM的实现与SS-ELM类似,但更侧重于无监督学习。以下是一个简化的US-ELM的MATLAB代码实现示例:
function [P_cond, stepnum] = step6(P_cond, r_cov, c_cov)a = find(r_cov == 0);b = find(c_cov == 0);minval = min(min(P_cond(a, b)));P_cond(find(r_cov == 1), :) = P_cond(find(r_cov == 1), :) + minval;P_cond(:, find(c_cov == 0)) = P_cond(:, find(c_cov == 0)) - minval;stepnum = 4;
endfunction cnum = min_line_cover(Edge)[r_cov, c_cov, M, stepnum] = step2(Edge);[c_cov, stepnum] = step3(M, length(Edge));[M, r_cov, c_cov, Z_r, Z_c, stepnum] = step4(Edge, r_cov, c_cov, M);cnum = length(Edge) - sum(r_cov) - sum(c_cov);
end
3. 资源获取
- 完整代码:完整的SS-ELM和US-ELM代码可以在以下链接中找到:
- CSDN博客
- 华为云社区
- CSDN博客
- 前端库
- 51CTO
这些资源提供了详细的代码实现和运行结果,适合需要进行半监督和无监督学习的研究人员和开发者。