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基于XGBoost的树突状细胞算法综述

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.95 MB | 2021-06-09

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　　树突状细胞算法（DCA）要求输入3类信号，需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征，提岀一种基于 Xgboost的DCA。通过使用ⅹ Gboost算法迭代生成决策树，根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分类，并作为DCA的信号输人以实现算法优化。使用KDD99数据集进行实验，结果表明，与基于粗糙集的改进算法相比，该算法的准确率更高，最高可达0.85900。

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