Unsupervised_Extreme_Learning_Machine:无监督的极限学习机(ELM)是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法适用于IRIS数据集,用于使用k均值,自组织映射(Kohonen网络)和EM算法进行非线性特征提取和聚类。

上传者: 42117116 | 上传时间: 2022-06-18 21:43:48 | 文件大小: 1.89MB | 文件类型: ZIP
BELMKN:贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机(ELM)是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取,聚类预测,最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习,使用贝叶斯信息准则(BIC)预测数据集中的聚类数,最后使用k-means,自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机:在此模块中,使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法,其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化,并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此,可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则:贝叶斯信息准则是一种统计方法,使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化(EM)算法来查找数据集中的

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[{"title":"( 25 个子文件 1.89MB ) Unsupervised_Extreme_Learning_Machine:无监督的极限学习机(ELM)是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法适用于IRIS数据集,用于使用k均值,自组织映射(Kohonen网络)和EM算法进行非线性特征提取和聚类。","children":[{"title":"Unsupervised_Extreme_Learning_Machine-master","children":[{"title":"Results_Flame_Dataset.tif <span style='color:#111;'> 2.63MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"vehicle_dataset_sorted.csv <span style='color:#111;'> 54.22KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ELM_kmeans_ClusteringResult.png <span style='color:#111;'> 6.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"BIC_Iris.png <span style='color:#111;'> 19.77KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"horse_sort.csv <span style='color:#111;'> 89.93KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ecoli_sort.csv <span style='color:#111;'> 11.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"dermatology.csv <span style='color:#111;'> 25.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"SOM_with_neigh_for_IRIS.py <span style='color:#111;'> 2.95KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"k_means.py <span style='color:#111;'> 858B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"cancer_sort.csv <span style='color:#111;'> 117.63KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"iris_sort.csv <span style='color:#111;'> 2.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"heart_sort.csv <span style='color:#111;'> 9.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"wine_sort.csv <span style='color:#111;'> 10.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ELM_for_IRIS.py <span style='color:#111;'> 4.14KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 11.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Synthetic.py <span style='color:#111;'> 8.76KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"glass_sort.csv <span style='color:#111;'> 9.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Four_class_linearly _separable.tif <span style='color:#111;'> 425.77KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"thyroid_sort.csv <span style='color:#111;'> 4.77KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Unsupervised_Extreme_Learning_Machine.pptx <span style='color:#111;'> 1.35MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"BIC_for_IRIS.py <span style='color:#111;'> 796B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Spectral_Clustering.py <span style='color:#111;'> 1.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 4.89KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Results_Face_Datset.tif <span style='color:#111;'> 2.58MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"EM_Algo.py <span style='color:#111;'> 1.02KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false}],"spread":true}]

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