HKELM回归：基于混合核极限学习机的数据回归预测及Matlab代码（单变量&多变量时
序预测，可直接运行，适合新手小白）
# HKELM回归：基于混合核极限学习机的数据回归预测
最近搞到了一个超棒的HKELM回归代码，基于混合核极限学习机的数据回归预测，甚至还能轻松换
成单变量和多变量时序预测哦。而且这代码是Matlab的，对小白新手超级友好，直接就能运行，连数据集
都不用改啥，数据格式就是常见的excel。
## 运行环境要求
运行这个代码，MATLAB版本得是2019b及其以上哦。
## 评价指标超丰富
它的评价指标可全乎了，有R2、MAE、MSE、RMSE等等，还会生成好多图，完全能满足你的各种需求。
## 代码注释超贴心
代码里的中文注释清晰得很，质量那是相当高。就比如说下面这段关键的核函数定义部分：
```matlab
% 定义混合核函数
function K = hybrid_kernel(X, Y, kernel_type, kernel_params)
if strcmp(kernel_type, 'linear')
K = X * Y';
elseif strcmp(kernel_type, 'rbf')
sigma = kernel_params.sigma;
dist_matrix = pdist2(X, Y);
K = exp(-dist_matrix.^2 / (2 * sigma^2));
elseif strcmp(kernel_type, 'poly')
degree = kernel_params.degree;
coef0 = kernel_params.coef0;
K = (X * Y' + coef0).^degree;
end
end
```
这里很清楚地定义了线性核、高斯核和多项式核这几种混合核函数的计算方式。线性核就是简单的
矩阵乘法，高斯核通过计算数据点之间的距离并进行指数衰减来得到核矩阵，多项式核则是根据给定的次
数和偏移量对数据点的内积进行多项式运算。
