SSA-KELM核极限学习机回归与分类算法MATLAB实现

麻雀算法优化的核极限学习机，回归和分类预测里还真挺好用的。SSA-KELM这个组合，简单说就是用麻雀算法来帮KELM找最合适的参数，效果比自己调强多了。在用 MATLAB 的时候，调参一多头就大，有了这套代码，自动搞定，还能顺带看看怎么融合别的优化算法。

参数优化用的是麻雀搜索算法，思路蛮有意思，模拟麻雀觅食和预警行为。你可以理解为，一堆“聪明的小麻雀”在帮你找最优的模型设置，回归任务时专门盯着误差最小，分类时就琢磨怎么让损失函数更给力。

MATLAB 代码也写得比较清楚，不是那种一大堆难懂公式式的。整体分模块，回归、分类都有对应的实现，你直接改下数据就能跑，响应也快，适合科研和工程落地。

像金融预测、医疗诊断这类对预测精度挑剔的场景，用 SSA-KELM 就比较靠谱。你也可以试试文里提到的其他算法，比如粒子群优化、哈里斯鹰啥的，看看哪种搭配 KELM 更合适。

对了，MATLAB 环境要配好，函数也别忘了加路径，不然直接跑会报错。如果你平时就玩 MATLAB，想提升模型表现，这套代码挺值得收藏的。