【摘 要】
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将非线性流形学习应用于网络数据流的降维过程,基于局部保持投影（LPP）算法基本思想,提出基于类别信息的监督判别LPP（SDLPP）算法;与传统线性降维算法和传统流形学习算法的结果进行
【机 构】
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中国人民解放军理工大学指挥信息系统学院
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将非线性流形学习应用于网络数据流的降维过程,基于局部保持投影（LPP）算法基本思想,提出基于类别信息的监督判别LPP（SDLPP）算法;与传统线性降维算法和传统流形学习算法的结果进行对比,以验证算法的准确性与稳定性;建立基于SDLPP算法的网络数据流异常检测系统实施模型。结果表明：SDLPP算法通过多目标优化,在保证局部保持投影同时实现类间距离最大与类内距离最小,在挖掘低维特征空间嵌入的同时提高了分类效果;非线性的流形学习算法能有效挖掘高维数据中的低维流形,保证了维数约减过程中的非线性结构;SDLPP算法
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