【摘 要】
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提出一种利用极限学习机ELM的数据可视化方法,该方法利用多维尺度分析MDS、Pearson相关性、Spearman相关性代替常用的均方误差MSE实现高维数据投影到2-维平面的数据可视化。将所提方法与近期流行的随机邻域嵌入SNE及其改进的t-SNE方法对比,并通过局部连续元准则LCMC进行质量评测。结果表明:该方法的数据可视化结果及计算性能明显优于SNE及t-SNE方法;而在提出的三种学习规则中,基
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提出一种利用极限学习机ELM的数据可视化方法,该方法利用多维尺度分析MDS、Pearson相关性、Spearman相关性代替常用的均方误差MSE实现高维数据投影到2-维平面的数据可视化。将所提方法与近期流行的随机邻域嵌入SNE及其改进的t-SNE方法对比,并通过局部连续元准则LCMC进行质量评测。结果表明:该方法的数据可视化结果及计算性能明显优于SNE及t-SNE方法;而在提出的三种学习规则中,基于MDS的学习规则效果最好。
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