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基于代價(jià)敏感學(xué)習(xí)的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法在處理不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題時(shí),未考慮不同類(lèi)別樣本的分布特點(diǎn)以及同一類(lèi)別中各樣本的重要性對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響。為此,提出基于樣本數(shù)量比例的錯(cuò)分懲罰因子設(shè)置方法,并基于Mini- batch k- means聚類(lèi)與距離測(cè)度設(shè)計(jì)一種類(lèi)內(nèi)樣本權(quán)值確定方案。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建區(qū)分正、負(fù)類(lèi)別的隱含層輸出矩陣,根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)與ELM隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)間的關(guān)系,分2種情況計(jì)算ELM隱含層與輸出層間的連接權(quán)值,以降低算法的時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與 ELM WELM等算法相比,該算法的G-men、F1分類(lèi)性能指標(biāo)值均較高。
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