78、加权极限学习机与像素强度范围可逆数据隐藏技术解析

加权极限学习机与像素强度范围可逆数据隐藏技术解析

在当今数据爆炸的时代，机器学习和数据隐藏技术变得愈发重要。加权极限学习机（WELM）在处理不平衡数据集分类问题上展现出独特优势，而基于像素强度范围的可逆数据隐藏技术则在信息安全传输方面发挥着关键作用。下面我们将详细探讨这两项技术。

加权极限学习机（WELM）性能分析

在处理数据集分类问题时，我们常常会遇到多类分布和二类分布的数据集。这里有四种不同的WELM（W1、W2、W3、W4），它们在不同类型数据集上的表现各有差异。

• 二类分类性能
  • 性能指标均值 ：通过对二类数据集的实验，得到了四种WELM在不同性能指标下的算术平均值，具体数据如下表所示：
    | WELM | AUC | F-measure | Precision | Recall |
    | — | — | — | — | — |
    | W1 | 0.77193 | 0.881068 | 0.945587 | 0.8686285 |
    | W2 | 0.7667 | 0.866823 | 0.944485 | 0.8559005 |
    | W3 | 0.773589 | 0.876239 | 0.9466525 | 0.8686645 |
    | W4 | 0.768342 | 0.89698 | 0.9470215 | 0.892846 |
    从表中可以看出，四种WELM在各项参数上的性能差异不是特别大。不过，W3的平均AUC得分略有提高，而W4在Precision、Recall和F-measure方面