46、数据分类与自适应机制研究

数据分类与自适应机制研究

在当今数据爆炸的时代，数据分类和处理变得至关重要。传统的监督学习大多基于静态问题，但在现实世界中，很多分类问题的环境是动态变化的，这就对分类器的适应性提出了挑战。本文将探讨自动定义组（ADG）方法在规则提取中的有效性，以及分类问题中处理漂移数据的自适应机制。

ADG方法的有效性

在实验中，我们观察到每个个体中的代理似乎大致分为八个组，但这些数字波动较大。在最优个体中，200个代理被分为17组，即提取了17条规则。通过使用这些规则，我们尝试从提取规则时使用的相同日志文件（异常状态文件）中检测错误，这是一个封闭测试过程，最终检测到了16,877条消息。

图8展示了与最优个体中的树状结构表示相对应的部分获取规则，这些规则根据代理数量进行排列。该图说明了ADG方法的有效性，因为第一条规则由多个术语组成。此外，如图9所示，这种情况与“DHCP”有关。

图9中的第三条和第四条规则都包含“ . .***/AAAA/IN”，与标签 中的“主机名”相关。乍一看，这种描述不太容易理解，但通过参考日志文件中的描述，我们发现这些词与DNS错误有关，因为消息中包含“unexpected RCODE(SERVFAIL)”。

通过实验，我们确认了以下几点：
- 可以获取多条规则。
- 规则可以按代理数量排序。
- 规则可以由人工数据和真实数据中的多个术语组成。

特别是第三点非常重要，因为真实日志文件中包含诸如“Error was not found”这样的消息，如果不关注“error”和“not”等词的共现，我们就无法检测该消息是正常还