1 function [best_para]=cv_para(data,para_set)
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  3 num_folds=10;     % 10-fold cross validation
  4 
  5 n=size(data,1);
  6 
  7 n_paras=length(para_set);
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  9 idx=randperm(n);    % idx 代表n个数据中索引的任意排列
 10 
 11 n_test=floor(n/num_folds); % n_test： 测试集包含的数据集的个数
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 13 test_idx=zeros(num_folds,n_test); % test_idx: 储存num_folds次测试集的索引
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 15 train_idx=zeros(num_folds,n-n_test); %train_idx: 原理同test_idx
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 19 % 下面程序操作的主要是索引，只要将训练集地址和测试集地址划分出来
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 21 for i=1:num_folds
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 23     test_idx(i,:)=idx((i-1)*n_test+1:i*n_test);  
 24 
 25     tmp=1:n;
 26 
 27     tmp(test_idx(i,:))=[];
 28 
 29     train_idx(i,:)=tmp;
 30 
 31 end
 32 
 33 best_accs=inf;
 34 
 35 best_para=1; % 保存最优的隐含节点个数
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 37 for i=1:n_paras
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 39         one_accs=0;
 40 
 41         for j=1:num_folds  
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 43             % 这里就是将数据集转化为文本文件形式，以满足elm源码的需求
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 45              train_data=data(train_idx(j,:),:);
 46 
 47              test_data=data(test_idx(j,:),:);
 48 
 49              Data2txt(train_data,'trainfile');
 50 
 51              Data2txt(test_data,'testfile');
 52 
 53             
 54 
 55              [TrainingTime, TrainingAccuracy] = elm_train('trainfile', 0, para_set(1,i), 'sig');
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 57              [TestingTime, acc] = elm_predict('testfile');
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 59             one_accs=one_accs+acc;
 60 
 61            
 62 
 63             delete('trainfile');
 64 
 65             delete('testfile');
 66 
 67         end
 68 
 69         if(best_accs>one_accs)
 70 
 71             best_para=para_set(1,i);
 72 
 73             best_accs=one_accs;
 74 
 75         end
 76 
 77 end
 78 
 79 end
 80 
 81  
 82 
 83 @Data2txt 源码
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 85 function[]=Data2txt(Data,file)
 86 
 87     fid=fopen(file,'w');%дÈëÎļþ·¾¶
 88 
 89     [m,n]=size(Data);
 90 
 91      for i=1:1:m
 92 
 93          for j=1:1:n
 94 
 95             if j==n
 96 
 97                 fprintf(fid,'%g\n',Data(i,j));
 98 
 99             else
100 
101                 fprintf(fid,'%g\t',Data(i,j));
102 
103          end
104 
105         end
106 
107      end
108 
109     fclose(fid);
110 
111 end