Исследуются признаки сетевой активности устройств Интернета вещей и предлагается метод сокращения размерности признакового пространства для повышения эффективности анализа данных. Предложенный подход устраняет мультиколлинеарность, нелинейную зависимость и избыточность признаков, сохраняя их семантическую интерпретируемость. В его основе лежит комбинированное использование статистических характеристик взаимной информации, корреляции, критериев стабильности и значимости для фильтрации признаков. Применение подхода позволило существенно сократить признаковое пространство и улучшить его свойства: численную устойчивость данных, обобщающую способность моделей, качество кластеризации.
1 Visitors
1 Hits
0 Downloads
