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摘要
要素提取是高等院校网络安全态势感知系统的核心功能之一，但相关数据来自各种硬件设备和软件工具，过多的属性导致提取算法的计算量较大，对其性能产生了一定的制约性。研究过程利用主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）法降低网络安全数据的维度，从而减少分类属性。经检验，该方法能在保证分类准确性的前提下降低计算耗时和误警率，同时提高召回率。
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要素提取是高等院校网络安全态势感知系统的核心功能之一，但相关数据来自各种硬件设备和软件工具，过多的属性导致提取算法的计算量较大，对其性能产生了一定的制约性。研究过程利用主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）法降低网络安全数据的维度，从而减少分类属性。经检验，该方法能在保证分类准确性的前提下降低计算耗时和误警率，同时提高召回率。
