Abstract-This paper tar upp problemet med urval av funktioner för dataklassificering i avsaknad av dataetiketter. Den föreslår först en oövervakad funktion val algoritm, som är en förbättring över Laplacian score metod, som heter en Extended Laplacian score, EL i korthet. I synnerhet är två huvudfaser involverade i EL för att slutföra urvalsförfarandena. I den första fasen används Laplacians poängalgoritm för att välja de funktioner som har den bästa platsen för att bevara kraften. I den andra fasen föreslår EL en Redundancy Penalization (RP) teknik baserad på ömsesidig information för att eliminera redundans bland de utvalda funktionerna. Denna teknik är en förbättring över Battitis MIFS. Det kräver inte en användardefinierad parameter som β för att slutföra urvalsprocesserna för kandidatfunktionen som den krävs i MIFS. Efter att ha tagit itu med funktionsvalet problem, den slutliga valda delmängd används sedan för att bygga ett Intrusion Detection System. Det föreslagna detektionssystemets effektivitet och genomförbarhet utvärderas med hjälp av tre välkända datauppsättningar för detektion av intrång: KDD Cup 99, NSL-KDD och Kyoto 2006+ datauppsättning. Utvärderingsresultaten bekräftar att vår metod för urval av funktioner fungerar bättre än Laplacian score-metoden när det gäller klassificeringsnoggrannhet.
I REF har författare utarbetat en oövervakad funktionsvalsalgoritm med Laplacian score.
Unsupervised Feature Selection Method for Intrusion Detection System
{'venue': '2015 IEEE Trustcom/BigDataSE/ISPA', 'journal': '2015 IEEE Trustcom/BigDataSE/ISPA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}