33、特征选择与连续无线电标记研究

特征选择与连续无线电标记研究

1. 特征选择算法

在特征选择方面，提出了一种基于名人堂策略的遗传算法模型用于特征选择和特征排名。通过对加拿大网络安全研究所提供的CICIDS2017数据集进行实验，发现该特征选择算法在准确性、精确性、召回率和F分数率方面均优于考虑所有原始特征的情况。

实验结果体现在不同特征数量下的精度、召回率和F分数上，具体情况如下表所示：
| 特征数量 | 精度 | 召回率 | F分数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 所有特征（AF） | [具体值] | [具体值] | [具体值] |
| 前五个特征 | [具体值] | [具体值] | [具体值] |
| 前十个特征 | [具体值] | [具体值] | [具体值] |
| 前十五个特征 | [具体值] | [具体值] | [具体值] |

该算法的优势在于能够更高效地筛选出对模型性能提升更有帮助的特征，避免了使用过多无关特征带来的干扰，从而提高了模型的整体性能。

2. 连续无线电标记的概念

连续无线电标记是图论中的一个重要概念。它源于信道分配问题，旨在为图的顶点分配正整数标签，使得任意两个顶点标签之间的差值至少比图的直径与这两个顶点之间的距离之差大1。用数学公式表示为：设(G = (V, E))是一个图，(c : V →N)是顶点的标记，对于任意(u, v ∈V)，有(\vert c(u) - c(v)\vert \geq diamG - d(u, v) + 1)，其中(diamG)是图的直径，(d(u, v))是(u)和(v)之间的距离。

图的无线电标记