基于ReliefF算法的核主成分特征提取

孙雅妮; 陈新华

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入侵检测中特征选择和特征提取是解决特征降维的方法之一.采用基于ReliefF算法的核主成分方法解决特征降维问题,先采用ReliefF算法去除原始特征中与分类不相关的特征,再采用核主成分分析法进行特征提取.实验数据表明:将41个特征变量降维成9个主成分,大大减轻了后续的分类器的工作量,同时也有助于提高分类器的分类精度.

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来源
《技术与市场》 |2012年第8期|17-18|共2页
作者
孙雅妮; 陈新华;
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作者单位

四川信息职业技术学院,四川广元628017;

四川信息职业技术学院,四川广元628017;

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正文语种 chi
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关键词
特征选择 ; ReliefF算法; KPCA ; 特征提取;

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