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基于最大平均间隔的特征选择方法研究

摘要:针对虚拟机数据的特点及数据特征筛选问题,根据AdaBoost平均间隔大小与其泛化性能成正比的结论,提出基于最大平均间隔的特征评估准则,结合顺序后退搜索策略设计了特征选择算法。测试表明,所设计的特征选择算法能够有效处理虚拟机不平衡数据,筛选出重要数据特征,相对于现有算法具有更好的分类性能。

关键词:
  • 虚拟机数据  
  • 特征选择  
  • 评估准则  
  • adaboost平均间隔  
作者:
娄睿; 蒋烈辉; 王奕森
单位:
信息工程大学; 河南郑州450001
刊名:
信息工程大学学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:信息工程大学学报

信息工程大学学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:41-1196/N。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2000年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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