利用極限學習機ELM的數(shù)據(jù)可視化方法
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提出一種利用極限學習機ELM的數(shù)據(jù)可視化方法，該方法利用多維尺度分析MDS、Pearson相關性、Spearman相關性代替常用的均方誤差MSE實現(xiàn)高維數(shù)據(jù)投影到2維平面的數(shù)據(jù)可視化。將所提方法與近期流行的隨機鄰域嵌入SNE及其改進的t-SNE方法對比，并通過局部連續(xù)元準則I．CMC進行質(zhì)量評測。結(jié)果表明：該方法的數(shù)據(jù)可視化結(jié)果及計算性能明顯優(yōu)于SNE及t-SNE方法；而在提出的三種學習規(guī)則中，基于MDS的學習規(guī)則效果最好。
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