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基于最大平均间隔的特征选择方法研究

作者:娄睿; 蒋烈辉; 王奕森虚拟机数据特征选择评估准则adaboost平均间隔

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。

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信息工程大学学报

《信息工程大学学报》(CN:41-1196/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信息工程大学学报》办刊宗旨是:以马列主义、思想和邓小平理论为指导,贯彻理论联系实际和“百花齐放,百家争鸣”的方针,坚持四项基本原则,大力提倡解放思想、积极探索、勇于创新的精神,繁荣科技文化,培养科技人才,促进科学技术向生产力转化,为国防现代化建设和经济建设服务。

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