本发明公开了一种基于图嵌入极限学习机的图像分类方法、装置及介质，所述方法步骤如下：步骤S1：获取数据集并对其进行预处理，得到训练集和测试集；步骤S2：采用多层图嵌入极限学习机算法对训练集进行模型训练，得到分类模型；步骤S3：将测试集输入所述分类模型，得到图像分类结果。本发明结合图嵌入方法提出一种新的极限学习机自动编码器，通过重新定义特征空间中数据特征重构误差函数，根据标签信息增加特征聚合能力，提取局部特征能力，增强特征表示能力；在损失函数上嵌入基于图的惩罚项，在ELM特征空间将缩小类内间距、增大类间距离，提取特征全局结构信息，从而在特征空间中找出更有效的判别边界。