ELM based Multiple Kernel -means with Diversity-Induced Regulari...

### 基于ELM的多核K-均值聚类算法与多样性诱导正则化 #### 摘要及背景介绍 本文介绍了一种基于极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的多核K-均值聚类算法（Multiple Kernel K-means, MKKM），该方法结合了多样性诱导正则化技术。ELM是一种快速单隐层前馈神经网络学习算法，具有随机初始化的隐藏节点权重和偏差，并通过最小化输出权值来解决分类或回归问题。ELM因其高效性和高精度，在许多领域得到了广泛应用。 在传统的K-均值聚类算法基础上，引入核方法可以显著提高聚类性能。核方法将数据映射到高维空间中，使得原本非线性可分的数据变得线性可分。然而，单一核函数往往难以充分捕捉数据中的复杂关系。因此，多核方法成为研究热点，它通过组合多个不同的核函数来提取更丰富的特征表示，从而改进聚类效果。 #### 方法概述 ##### 1. 极限学习机（ELM） ELM作为一种高效的机器学习模型，其核心思想是随机初始化输入权重和偏置，仅通过调整输出层权重来训练模型。这种方法极大地简化了学习过程，提高了学习效率。在本研究中，ELM用于特征抽取阶段，通过生成不同数量的隐藏节点和使用不同激活函数，有效地挖掘数据中的深层结构。 ##### 2. 多核K-均值聚类算法（MKKM） MKKM是通过对预定义的核函数进行组合来实现的，这种方法可以更好地利用不同核函数之间的互补信息。具体而言，本研究提出了一种新的MKKM算法，其中加入了多样性诱导正则化机制，旨在探索和利用不同核函数之间构建的特征集中的互补信息。 ##### 3. 多样性诱导正则化 多样性诱导正则化技术用于增强不同核函数间的差异性，进而提高整个系统的泛化能力。通过在优化过程中加入这种正则化项，可以在学习过程中鼓励模型探索不同核函数所携带的不同特征表示，从而避免过拟合并提升模型的整体表现。 #### 实验结果分析 实验结果显示，提出的基于ELM的MKKM算法相较于现有的核方法在多个数据集上取得了更好的聚类性能。这些结果验证了通过多样性诱导正则化和ELM特征抽取相结合的方法能够有效地提高聚类效果。特别是对于具有复杂结构和高维度的数据集，这种算法的优势更为明显。 #### 结论与展望 本文提出了一种结合ELM特征抽取技术和多样性诱导正则化的MKKM算法，该方法充分利用了不同核函数之间的互补信息，有效地提升了聚类性能。未来的研究方向可能包括进一步探索如何自动选择最佳的核函数组合策略以及如何更有效地实现多样性的诱导，以进一步提高算法的鲁棒性和泛化能力。此外，还可以考虑将这种方法应用于更广泛的领域，如图像处理、文本分析等，以挖掘更多潜在的应用价值。