基于主成分分析的极限学习机

极限学习机的输入权重是随机生成的,这个因此每次的结果不一致。因此采用主成分分析,将原始数据降到N维(所设的隐含层节点数)。将得到的pca降维变换矩阵作为极限学习机的输入权重,效果更加稳定,如图所示。

基于主成分分析的极限学习机_第1张图片

蓝颜色的是采用pca的变换矩阵做输入权重得到的图,可以看出,其分类效果较为平稳。

红颜色的是随机输入权重,明显看到分类效果波动剧烈

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