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樹突狀細(xì)胞算法（DCA）要求輸入3類信號(hào)，需要通過(guò)人工選取或統(tǒng)計(jì)學(xué)等方式提前進(jìn)行特征提取。為準(zhǔn)確、高效地提取特征，提岀一種基于 Xgboost的DCA。通過(guò)使用ⅹ Gboost算法迭代生成決策樹，根據(jù)決策樹的特征節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)集的特征指標(biāo)進(jìn)行提取與分類，并作為DCA的信號(hào)輸人以實(shí)現(xiàn)算法優(yōu)化。使用KDD99數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與基于粗糙集的改進(jìn)算法相比，該算法的準(zhǔn)確率更高，最高可達(dá)0.85900。
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