研究论文Android恶意软件检测方案基于最小距离分类器

近年来，数据挖掘在信息产业界引起了极大的关注，主要由于数据量巨大且具有广泛的适用性，急需将这些数据转化为实用的信息。于飞和顾宏研究了基于距离学习的集成KNN分类器，探索其在数据处理中的潜力。

提取应用权限信息，统计分析恶意软件与良性软件差异，利用机器学习分类，实现静态检测恶意软件。该方法可有效预判恶意软件，准确率较高。

基于最小欧氏距离的QAM检测方法。使用Matlab进行QAM开发，寻找欧几里得距离的最小值。

在Android操作系统中，手机通讯录是一个至关重要的功能，不仅提供联系人存储、查找和管理便捷，还与其他应用程序和服务紧密集成。这篇研究论文涉及Android系统架构，通讯录应用的联系人API使用，以及数据安全与隐私保护。

论文主题 本篇论文研究探讨了数据挖掘中的特征选择方法，重点提出了一种基于全局最小冗余的多视角分类技术，通过减少数据冗余提升分类准确率。 特征选择 特征选择是数据挖掘过程中的关键步骤，主要通过选取原始数据集中的特征子集以保留重要信息。研究表明，高维特征会导致维数灾难，不仅增加算法的复杂度，也影响分类准确率和效率。合理的特征选择不仅有助于降低模型复杂度，缩短训练时间，而且在提升分类效率上尤为显著。 多视角学习 多视角学习是将来自不同来源或视角的数据集成，增强对数据的理解。现实中的数据往往多角度，例如社会事件的多方报道。多视角分类方法通过整合这些视角数据，提取丰富信息，提升分类效果。 核心创新点 论

该程序用于检测使用QAM作为调制器的系统的接收信号。根据与其他信号的最小欧几里得距离来决定信号的接收质量。

SVM算法和朴素贝叶斯分类算法在复杂数据分类中表现优异，但其缺点影响了分类效果。传统数据挖掘算法无法满足海量数据处理需求。为解决这些问题，改进了朴素贝叶斯算法，提出SVM_WNB分类算法，并在Hadoop云平台上实现并行处理，从而处理大数据。实验表明，改进后的算法在准确性和效率上有显著提升，对大数据分类有显著效果。

从给定文件的信息中，我们可以提取和总结出以下IT知识点： 1. 数据挖掘的概念与发展：数据挖掘是通过算法搜索大量数据中隐藏信息的过程，目的是为人类服务。随着数据量的急剧增长，数据挖掘成为研究热点，备受关注。在数据挖掘领域，聚类是一个核心工具，其研究具有特殊重要性。 2. PAM算法的介绍与应用场景：PAM（Partitioning Around Medoids）算法是经典的K-中心聚类算法，通过选择簇中的中心点来代表整个簇。PAM算法对异常值和孤立点有良好的鲁棒性，并能处理不同类型的数据点。尤其适用于小数据集，但对输入参数较为敏感。 3. 遗传算法的概念与优势：遗传算法是一类模仿生物进化过程的

朴素贝叶斯算法是数据挖掘中重要的一部分，探讨了其在GPU上的设计与实现。分类算法通常使用高维向量来表示特征值，广泛应用于现实生活中。