Improving Classification Performance through an Advanced Ensemble Based Heterogeneous Extreme Learning Machines

Table 11

Average training time ( s) of the datasets in seconds.

Dataset	AELME	EnELM	DSELME	DELM	Ada	Bag	ELM	RELM	ELML2	ELMK
Iris	0.00004	0.0008	0.00046	0.0003	0.00012	0.00106	0.000025	0.000036	0.00005	0.000013
Climate	0.0002	0.0022	0.00126	0.0018	0.00404	0.03736	0.000052	0.000204	0.00005	0.000095
Credit	0.0008	0.0044	0.00225	0.002	0.01219	0.10610	0.000047	0.001170	0.00007	0.000134
Wave	0.138	0.028	0.008	0.0107	0.1329307	1.09000	0.000222	0.001234	0.00028	0.004964
Satellite	0.1458	0.032	0.017	0.026	0.36782	2.30770	0.000304	0.210789	0.00038	0.012488
Firm	0.182	0.045	0.0393	0.11487	3.98310	3.9797	0.000373	0.401937	0.00046	0.019656
Letter	0.878	0.229	0.287	0.2911	6.68	6.88	0.000638	1.238600	0.00075	0.066160
Colon	0.000148	0.000808	0.000148	0.003449	0.000096	0.000131	0.000033	0.000080	0.000069	0.000005
Liver	0.000142	0.0001045	0.000509	0.002902	0.012979	0.0130564	0.000027	0.000076	0.0000421	0.000039
Vowel	0.0007082	0.0004571	0.0016411	0.0029796	0.1480	0.151	0.000075	0.001246	0.0000764	0.000184