基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）

在机器学习领域，核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）是一种有效的非线性分类器。它使用随机权重和偏置初始化神经网络，通过优化目标函数来学习最佳的权重和偏置参数。为了提高KELM的性能，我们可以结合哈里斯鹰算法（Harris Hawk Optimization，HHO）进行参数优化。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机来进行数据分类。

首先，我们需要导入所需的Matlab库和数据集。在这个例子中，我们将使用一个简单的二维数据集来进行分类。请注意，你可以根据自己的需求选择适当的数据集。

% 导入所需的Matlab库和数据集
clc;
clear;
close all;

% 数据集
X = [0.1, 0.2, 0