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入侵检测中特征选择和特征提取是解决特征降维的方法之一。采用基于ReliefF算法的核主成分方法解决特征降维问题，先采用RelietF算法去除原始特征中与分类不相关的特征，再采用核主成分分析法进行特征提取。实验数据表明：将41个特征变量降维成9个主成分，大大减轻了后续的分类器的工作量，同时也有助于提高分类器的分类精度。