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基于代價(jià)敏感學(xué)習(xí)的極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）算法在處理不平衡數(shù)據(jù)分類問題時(shí)，未考慮不同類別樣本的分布特點(diǎn)以及同一類別中各樣本的重要性對(duì)分類結(jié)果的影響。為此，提出基于樣本數(shù)量比例的錯(cuò)分懲罰因子設(shè)置方法，并基于Mini- batch k- means聚類與距離測度設(shè)計(jì)一種類內(nèi)樣本權(quán)值確定方案。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建區(qū)分正、負(fù)類別的隱含層輸出矩陣，根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)與ELM隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)間的關(guān)系，分2種情況計(jì)算ELM隱含層與輸出層間的連接權(quán)值，以降低算法的時(shí)間復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 ELM WELM等算法相比，該算法的G-men、F1分類性能指標(biāo)值均較高。
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