基于SVM-RFE的非平衡数据特征选择算法

• 作者: 卢萍 李佳莉 林开标
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 非平衡数据 SVM-RFE 特征选择
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4296字
• 语种: 中文

摘要

网络入侵数据是一种典型的非平衡数据,小类样本常被大类样本＂淹没＂。本文针对网络入侵检测的非平衡数据集,对SVM-RFE特征选择算法进行了改进。通过将大类样本数据聚类成N份数量与小类样本相当的数据集,并分别与小类样本组合成N个新的训练数据集,在此基础上使用SVM-RFE算法,并利用SVM进行分类。通过在KDD CUP99入侵检测数据集上的实验,验证了本方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢萍		6	33	3.0	5.0
2	林开标		7	82	4.0	7.0
3	李佳莉		1	2	1.0	1.0