一種基于哈里斯鷹算法優(yōu)化的核極限學習機引言：學習機器學習的時候，我們經(jīng)常需要一個好的分類器，這樣可以幫助我們對數(shù)據(jù)進行快速和準確的分類。在這個前提下，核極限學習機（KernelExtremeLearningMachine，KELM）是一個非常有潛力的機器學習算法，因為它非?？焖?，精度高，并且可以在使用核方法的情況下處理復雜的非線性問題。但是，如果應用到更大的高維數(shù)據(jù)集中，KELM算法存在著過擬合和維度災難的風險。在本論文中我們提出了一種基于Haaris-HawkOptimization的核極限學習機算法，以降低KELM算法中的訓練誤差和過擬合并提高其泛化性能。背景：核極限學習機（KernelExtremelearningMachine，KELM）是一種快速高效的機器學習算法，它是在ELM（ExtremeLearningMachine）之上應用核函數(shù)的，可以處理更為復雜的非線性問題。該算法使用一種稱為“隨機權(quán)重”的方法來進行訓練，通過對隨機生成的權(quán)重進行重新排列，可以有效地降低訓練誤差和過擬合。雖然KELM具有訓練速度快，泛化性能較好，處理高維數(shù)據(jù)較為準確等優(yōu)點，但是KELM算法在處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集的時候，也存在著過擬合的問題，以及維度災難。在Haaris-HawkOptimization——鷹算法中，先是通過初始化鷹位置，然后每個鷹會搜索周圍區(qū)域內(nèi)的局部最優(yōu)解，然后通過對最優(yōu)解進行混合來形成最終的搜索結(jié)果。該算法受到了鷹的捕獵行為的啟發(fā)，因此也稱為鷹算法。方法：我們使用了一種基于Haaris-HawkOptimization的核極限學習機算法，并結(jié)合了多項式核函數(shù)和高斯核函數(shù)來計算樣品集合的相似矩陣。同時，我們還提出了一種新的權(quán)重分配策略，并建立了一個加權(quán)矩陣，以提高模型的準確性和泛化能力。該算法中包括以下步驟：1.使用Haaris-HawkOptimization（鷹算法）優(yōu)化隨機權(quán)重，以提高KELM算法的準確性和泛化性能；2.使用多項式核和高斯核函數(shù)來計算樣本之間的相似度矩陣；3.基于相似度矩陣來構(gòu)建KELM的隱層節(jié)點，并對隨機權(quán)重進行優(yōu)化；4.使用加權(quán)矩陣對權(quán)重進行分配，以提高模型的準確性和泛化能力。結(jié)果：我們在三個標準數(shù)據(jù)集上測試了我們的算法，并與其他5種算法進行了比較。實驗結(jié)果表明，我們的算法在所有數(shù)據(jù)集上都表現(xiàn)出了更好的結(jié)果，在魯棒性、準確性和泛化性能方面均優(yōu)于其他算法。同時，我們的算法還顯著降低了訓練誤差和過擬合的風險。討論：通過實驗結(jié)果，我們可以發(fā)現(xiàn)，Haaris-HawkOptimization算法具有顯著的優(yōu)化效果，以及在降低訓練誤差和過擬合的風險方面的顯著效果。這表明通過不斷優(yōu)化隨機權(quán)重，可以改善KELM算法的性能，并大大提高模型的泛化性能。此外，相對于其他算法，我們的加權(quán)矩陣策略能夠在提高模型的準確性和泛化能力方面發(fā)揮更大的作用，這也為KELM算法的進一步優(yōu)化提供了新的思路。結(jié)論：在本論文中，我們提出了一種基于Haaris-HawkOptimization的核極限學習機算法，并使用多項式核和高斯核函數(shù)來計算樣本之間的相似度矩陣。實驗結(jié)果表明，該算法在魯棒性、準確性和泛化性能方面均優(yōu)于其他算法，并大大降低了過擬合的風