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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(Online 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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