基于粒子群优化算法和相关性分析的特征子集选择

郭文忠; 陈国龙; 陈庆良; 余轮

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基于粒子群优化算法和相关性分析的特征子集选择

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特征选择是模式识别与数据挖掘等领域的重要问题之一.针对此问题,提出了基于离散粒子群和相关性分析的特征子集选择算法,算法中采用过滤模式的特征选择方法,通过分析网络入侵数据中所有特征之间的相关性,利用离散粒子群算法在所有特征的空间里优化搜索,自动选择有效的特征子集以降低数据维度.1999 KDD Cup Data中IDS数据集的实验结果表明了提出算法的有效性.

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来源
《计算机科学》 |2008年第2期|144-146|共3页
作者
郭文忠; 陈国龙; 陈庆良; 余轮;
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作者单位

福州大学物理与信息工程学院;

福州;

350002;

福州大学数学与计算机科学学院;

福州;

350002;

福州大学数学与计算机科学学院;

福州;

350002;

福州大学数学与计算机科学学院;

福州;

350002;

福州大学物理与信息工程学院;

福州;

350002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
数据挖掘; 入侵检测; 粒子群优化; 相关性; 特征子集选择;

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