基于SVM的网络数据无监督特征选择算法

发布时间：2017-07-20 11:09

  本文关键词：基于SVM的网络数据无监督特征选择算法

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【摘要】：面向线性不可分的未知格式网络数据,提出了一种基于支持向量机的无监督特征选择算法。该算法通过非线性映射函数将不可分的网络数据映射到高维空间中,然后在高维空间中进行无监督的特征选择。该算法在特征选择之前不需要人工构造候选特征集合,直接从原始网络数据中自动地选择关键特征。利用人工数据集和网络数据集进行的实验结果表明:本文算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好的表现。
【作者单位】： 解放军信息工程大学信息系统工程学院;空军大连通信士官学校无线电导航系;
【关键词】： 人工智能 支持向量机 无监督特征选择 网络数据
【基金】：国家科技重大专项项目(2010ZX03006-002,2011ZX03005-003-03)
【分类号】：TP18;TP393.08
【正文快照】： 大连116600)0引言特征选择是网络内容安全的一个关键技术,旨在保持原有网络数据完整性的基础上,剔除不相关特征的同时保持识别精度。根据数据的类别是否已知,特征选择算法可以分为有监督特征选择[1-2]、无监督特征选择[3-4]和半监督特征选择[5]三大类。在有监督的特征选择方法

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本文编号：567700