| 样本线性化与数据去重的极限学习机 |
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| 引用本文： | 张灿,代子彪,安鑫,李建华.样本线性化与数据去重的极限学习机[J].智能计算机与应用,2021,17(7):24-31. |
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| 作者姓名： | 张灿 代子彪 安鑫 李建华 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学 计算机与信息学院,合肥230009 |
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| 摘 要： | 对于多标签分类中存在非线性的数据样本和重复的样本数据问题,本文提出了一种基于在线顺序极限学习机(On?line Sequential Extreme Learning Machine,OS-ELM)的改进算法—样本线性化和数据预处理极限学习机(PDC-ELM).PDC-ELM算法对线性不可分的数据样本先利用核函数进行处理,使数据样本具有线性可分的特征,对于处理后的数据样本,利用在线顺序极限学习机(OS-ELM)在计算之前对分类数据进行预处理,即从训练和测试数据集中查找不一样的特征标签并保存类标签中,实验中新生成的标签组将不具有重复的特征标签,大大减少了训练的对比次数.实验表明,相比于其他没有样本线性化和数据预处理的极限学习机模型,计算的准确度得到很大的提升,计算时间也有所降低.
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| 关 键 词： | 极限学习机 核函数 多标签分类 多标签数据 支持向量机 |
Extreme learning machine for sample linearization and data deduplication |
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| ZHANG Can,DAI Zibiao,AN Xin,LI Jianhua.Extreme learning machine for sample linearization and data deduplication[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,17(7):24-31. |
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| Authors: | ZHANG Can DAI Zibiao AN Xin LI Jianhua |
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