本文主要研究内容
作者姜国庆,赵梦,杨涛,彭如香,孔华锋（2019）在《基于全球恐怖主义数据库的特征选择方法研究》一文中研究指出：恐怖主义被称为现代人类社会之癌,是世界各国政府和人民面临着的重大的挑战,应该引起全人类的重视。在使用全球恐怖主义数据库中的数据对恐怖主义活动进行研究时,从高维数据中提取关键的特征,是反恐研究中的重点和难点。针对全球恐怖主义数据库中特征的高维性、冗余性和数据不完整性的特点,分别采用最小冗余最大相关算法(mRMR)、基于支持向量机的递归删除算法(SVM-RFE)和基于随机森林的特征选择算法进行特征筛选与提取。利用K-近邻(KNN)分类器其对上述特征选择方法进行降维结果分析和分类结果比较。实验结果表明,特征选择算法不仅能提高分类性能还能提高分类效率,并且基于支持向量机的递归删除算法(SVM-RFE)选择的特征子集在预测恐怖主义活动时准确率更高。
Abstract
kong bu zhu yi bei chen wei xian dai ren lei she hui zhi ai ,shi shi jie ge guo zheng fu he ren min mian lin zhao de chong da de tiao zhan ,ying gai yin qi quan ren lei de chong shi 。zai shi yong quan qiu kong bu zhu yi shu ju ku zhong de shu ju dui kong bu zhu yi huo dong jin hang yan jiu shi ,cong gao wei shu ju zhong di qu guan jian de te zheng ,shi fan kong yan jiu zhong de chong dian he nan dian 。zhen dui quan qiu kong bu zhu yi shu ju ku zhong te zheng de gao wei xing 、rong yu xing he shu ju bu wan zheng xing de te dian ,fen bie cai yong zui xiao rong yu zui da xiang guan suan fa (mRMR)、ji yu zhi chi xiang liang ji de di gui shan chu suan fa (SVM-RFE)he ji yu sui ji sen lin de te zheng shua ze suan fa jin hang te zheng shai shua yu di qu 。li yong K-jin lin (KNN)fen lei qi ji dui shang shu te zheng shua ze fang fa jin hang jiang wei jie guo fen xi he fen lei jie guo bi jiao 。shi yan jie guo biao ming ,te zheng shua ze suan fa bu jin neng di gao fen lei xing neng hai neng di gao fen lei xiao lv ,bing ju ji yu zhi chi xiang liang ji de di gui shan chu suan fa (SVM-RFE)shua ze de te zheng zi ji zai yu ce kong bu zhu yi huo dong shi zhun que lv geng gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机应用与软件的姜国庆,赵梦,杨涛,彭如香,孔华锋，发表于刊物计算机应用与软件2019年04期论文，是一篇关于全球恐怖主义数据库论文,特征选择论文,随机森林论文,计算机应用与软件2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机应用与软件2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。