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| 组合降采样极限学习机 | |
| 作者单位： | ;1.天津大学电子信息工程学院 |
| 摘 要： | 设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。 |
| 关 键 词： | 不平衡数据集 分类器 组合降采样 极限学习机 |
Ensemble of under-sampled ELMs |
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