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ELMDF: A new classification algorithm based on Data Field

机译:ELMDF:一种基于数据字段的新分类算法

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摘要

In this paper, a novel classification algorithm, ELMDF (Extreme Learning Machine based on Data Field), is proposed to solve the problem of estimating the number of hidden layer neurons in typical ELM. For constructing ELMDF, a new theory based on data field, FMDF (Fundamental Matrix of Data Field) is proposed in this paper. The breast cancer cell image dataset, and the genome dataset are used to test and illustrate the proposed method. The experimental case demonstrates that ELMDF performs better than other six typical supervised learning algorithms on different datasets.
机译:本文提出了一种新的分类算法ELMDF(基于数据场的极限学习机),以解决估计典型ELM中的隐层神经元数量的问题。为了构造ELMDF,本文提出了一种基于数据场的新理论FMDF(数据场基础矩阵)。乳腺癌细胞图像数据集和基因组数据集用于测试和说明所提出的方法。实验案例表明,ELMDF在不同数据集上的性能优于其他六种典型的监督学习算法。

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