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上传时间: 2021-03-16
详细说明：用于“通用”单隐藏层前馈网络（SLFN）的极限学习机（ELM）是可以使用广泛类型的功能映射的统一学习平台。 从理论上讲，ELM可以近似任何目标连续函数并分类任何不相交的区域。 在实际应用中，许多实验结果已经证明了ELM的良好性能。 鉴于ELM特征映射的良好特性，本文研究了使用ELM特征映射技术的聚类问题。 实验表明，与相应的基于Mercer核的方法和使用原始数据的传统算法相比，所提出的ELM kMeans算法和ELM NMF（非负矩阵分解）聚类方法可以获得更好的聚类结果。 此外，由于ELM特征映射比基于Mercer核函数的特征映射方法简单得多，因此所提出的方法具有实现和计算更方便的优点。
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