基於主成分分析的極限學習機

極限學習機的輸入權重是隨機生成的，這個因此每次的結果不一致。因此採用主成分分析，將原始數據降到N維（所設的隱含層節點數）。將得到的pca降維變換矩陣作爲極限學習機的輸入權重，效果更加穩定，如圖所示。 藍顏色的是採用pca的變換矩陣做輸入權重得到的圖，可以看出，其分類效果較爲平穩。 紅顏色的是隨機輸入權重，明顯看到分類效果波動劇烈

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