【摘 要】
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极限学习机广泛用于分类、聚类、回归等任务中,但在处理类不平衡分类问题时,前人未充分考虑样本先验分布信息对分类性能的影响。针对此问题,本文提出耦合样本先验分布信息的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61305058,61572242）, 江苏省自然科学基金资助项目（BK20130471）, 中国博士后特别资助计划项目（2015T80481）, 中国博士后科学基金资助项目（2013M540404）, 江苏省博士后基金资助项目（1401037B）
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极限学习机广泛用于分类、聚类、回归等任务中,但在处理类不平衡分类问题时,前人未充分考虑样本先验分布信息对分类性能的影响。针对此问题,本文提出耦合样本先验分布信息的加权极限学习机（Coupling sample Prior distribution Weighted Extreme Learning Machine,CPWELM）算法。该算法基于加权极限学习机,充分探讨不同分布样本点的重要程度,以此构造代价矩阵,进而提升分类器性能。本文通过12个不平衡数据集,对CPWELM算法的可行性及有效性进行了验证。结
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