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      電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>極限學習機處理不平衡數據分類的算法

      極限學習機處理不平衡數據分類的算法

      2021-06-03 | pdf | 0.74 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于代價敏感學習的極限學習機（ELM）算法在處理不平衡數據分類問題時，未考慮不同類別樣本的分布特點以及同一類別中各樣本的重要性對分類結果的影響。為此，提出基于樣本數量比例的錯分懲罰因子設置方法，并基于Mini- batch k- means聚類與距離測度設計一種類內樣本權值確定方案。在此基礎上，構建區分正、負類別的隱含層輸出矩陣，根據訓練樣本數與ELM隱含層節點數間的關系，分2種情況計算ELM隱含層與輸出層間的連接權值，以降低算法的時間復雜度。實驗結果表明，與 ELM WELM等算法相比，該算法的G-men、F1分類性能指標值均較高。

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