24、安卓恶意软件分类与运动捕捉点云模式识别的机器学习方法

安卓恶意软件分类与运动捕捉点云模式识别的机器学习方法

在当今数字化时代，安卓恶意软件的威胁日益严峻，同时运动捕捉技术在众多领域的应用也越来越广泛。本文将介绍两种不同但同样重要的机器学习应用场景：安卓恶意软件分类和运动捕捉点云的模式识别。

安卓恶意软件分类

在安卓恶意软件分类方面，研究人员采用了集成机器学习方法，结合静态和动态特征（即混合特征）对安卓恶意软件样本进行分类。

机器学习算法

• 朴素贝叶斯（Naive Bayes） ：基于贝叶斯规则，假设在给定类别下，属性（即特征）相互独立。它是处理高维数据集的高度可扩展方法，预测时间为线性，适用于文本分类问题，如垃圾邮件检测、信息检索和文本分类。
• 随机森林（Random Forest） ：一种集成方法，通过使用决策树集合来提高决策树的准确性。每棵树在随机选择的特征上进行训练，然后对最流行的类别进行投票，最终分类器的输出由树的投票结果集成确定。该算法能够处理高维特征空间，并且与其他集成方法相比，计算成本较低，同时显著提高了分类准确性。

实验结果

研究人员使用10折交叉验证方法来衡量准确性，但由于数据集在每个类别的样本数量上不平衡，因此采用了分层K折方法进行评估。分层K折验证器在分割数据为训练集和测试集时，会保留每个类别的样本百分比。

算法	所有类别的准确率	基础类别的准确率	所有类别的精确率