問題タブ [fuzzy-c-means]

動的キーストローク認証をテーマに修士論文を書いています。進行中の研究をサポートするために、特徴抽出と特徴マッチングのさまざまな方法をテストするコードを書いています。

私の現在の単純なアプローチは、参照パスワードのキーコードが現在入力されているキーコードと一致するかどうかを確認し、キーを押す時間 (滞留) とキーからキーへの時間 (飛行) が参照時間と同じかどうかを確認するだけです +/- 100ms (許容誤差）。もちろん、これは非常に限定的であり、ある種のファジー c-means パターン マッチングで拡張したいと考えています。

各キーの機能は次のようになります: キーコード、ドウェルタイム、フライトタイム (最初のフライトタイムは常に 0)。

明らかに、キーコードはまったく同じでなければならないため、ファジー アルゴリズムから取り出すことができます。このコンテキストでは、ファジー c-means の実用的な実装はどのようになりますか?

目的関数に基づいて両方のパフォーマンスを比較できるかどうかを確認しようとしていますか?

ABC アルゴリズムによって最適化されたファジー c-means を使用して、ジョブのリストをクラスター化する必要があります。これらのアルゴリズムを一緒に適用する例はありますか??

助けてくれてありがとう...

3 次元空間にいくつかの点があり、それらをクラスター化したいと考えています。Pythons モジュールの "cluster" は知っていますが、K-Means しかありません。FCM (Fuzzy C-Means) を持つモジュールを知っていますか?

(クラスタリングに関連する他の python モジュールを知っている場合は、おまけとしてそれらに名前を付けることができます。しかし、重要な質問は、python の FCM アルゴリズムに関するものです。)

マトラブ

Matlab で FCM を使用するのは非常に簡単なようです ( example )。このようなものはPythonで利用できませんか?

NumPy、SciPy、Sage

NumPy、SciPy、またはSageでFCM が見つかりませんでした。ドキュメントをダウンロードして検索しました。結果がありません

Python クラスター

次のバージョンでは、クラスター モジュールにファジー C-Means が追加されるようです (ロードマップを参照)。しかし、私は今それを必要としています

そのため、私は次に何をすべきかについて岐路に立っています。複雑なデータセットにいくつかの機械学習アルゴリズムを学習して適用することに着手し、現在これを行っています。当初からの私の計画は、複数の分類システムを作成するために、2 つの可能な分類子を組み合わせることでした。

しかし、ここで私は立ち往生しています。MCS (Multi-Classifier System) の 2 つの候補として、クラスタリング アルゴリズム (Fuzzy C Means) (いくつかの K-means のサンプルを学習した後) と Naive Bayes を選択します。

データを分類するために両方を個別に使用できますが、意味のある方法で 2 つを組み合わせるのに苦労しています。

たとえば、ファジー クラスタリングは、通常1 つを除いて、ほぼすべての「スマーフ」攻撃をキャッチします。この奇妙なボールをキャッチしない理由はわかりませんが、私が知っているのは、そうでないことだけです。クラスターの 1 つはスマーフ攻撃によって支配され、通常、他のクラスターには 1 つのスマーフしか見つかりません。そして、ここで問題のシナリオに遭遇します。すべての異なる攻撃タイプ (スマーフ、ノーマル、ネプチューンなど) でベイズ分類器をトレーニングし、それを残りのクラスターに適用して最後の攻撃を見つけようとすると、スマーフのままだと、誤報率が高くなります。

どのように進めればよいかわかりません。他の攻撃をトレーニング セットから除外したくはありませんが、「スマーフ」攻撃を検出するようにベイズ分類器をトレーニングしたいだけです。現時点では、すべてを見つけようとするように訓練されており、この過程で精度が低下していると思います (確かではありません)。

これは単純なベイズ分類器を使用するときの私の質問です。どうすればスマーフだけを探し、それ以外をすべて「その他」に分類することができますか?

私が考えていたのはtarget_class、すべての通常のトラフィックとスマーフ以外の攻撃を手動で変更することでした。次に、FCM が 1 つを除くすべてのスマーフ攻撃を正しく分類することを既に知っているので、残りのクラスターでナイーブ ベイズ分類器を使用する必要があります。

例えば：

クラスター 1 = 500 のスマーフ攻撃(この手順を繰り返すと、スマーフ攻撃の「大部分」が 1000 サンプルから別のクラスターに移動する可能性があるため、クラスターをチェックまたは反復して最大サイズを見つける必要があります。単純ベイズ分類器ステージ)

次に、残りの各クラスターで分類子をテストします (まだ matlab でループなどを行う方法がわからない) ため、現時点では処理中に手動で選択する必要があります。

次に、残りのクラスターごとにベイズ分類器を繰り返し、その 1 つのスマーフ攻撃を探します。

私の問題は、「他の」攻撃をスマーフとして誤分類したり、残りのスマーフを見つけられなかったりした場合にどうなるかです。

私はそれを行うためのより良い方法でちょっと迷っています。以前の質問で説明されたように、過度に適合させたくないため、「その他」に対するスマーフ攻撃の適切な比率を選択しようとしています。

ただし、既存のラベルをneptune、back、ipsweep、wareclient攻撃からmatlabの「その他」に変更/置換する方法がまだわからないため、これには時間がかかるため、この理論をまだテストできません(そこに到達します) .

だから私の質問は：

1) とらえどころのない 1 つのスマーフ攻撃を見つけるためのより良い方法はありますか。

2) target_class (ラベル) を grep して、smurf ではないすべてのものを「other」に置き換えるにはどうすればよいですか?

添付の画像はcameraman.tifmatlabに付属していますが、[fuzzy c-means] 1を適用した後

また、アルゴリズムからの出力はu2(ピクセルのメンバーシップの程度) です。このデータについては、 matlab.matを参照してください。

私がやりたいのは、u2値が である添付画像からピクセルを選択することですequal to 1。

これをどのように行うことができるかについてのアイデアはありmatlabますか?

ありがとう。

k-means アルゴリズムを実装しようとしているので、k 平均と c 平均のアルゴリズムの違いを知る必要がありますか?
名前が違うだけで同じですか、それとも何か違いがありますか？

fcm関数で特定のクラスター中心値を使用したいとしますか? fcm関数の実行中にクラスターの中心値を割り当てることはできますか?

ありがとう。

ファジー C 平均法を使用して脳 MRI セグメンテーションを行っています。ボリューム画像は n スライスで、各スライスに FCM を適用します。出力は画像ごとに 4 つのラベル (グレー マター、ホワイト マター、CSF、および背景) です。すべてのスライスの各マテリアルに同じラベル (色) を付けることができます) 私は matlab を使用しています

前もって感謝します