【摘 要】
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针对入侵检测数据集具有的类别不均衡性、数据中心重叠、噪音、分布率变化等问题,提出一种集多种数据挖掘方法的解决方案,包括 k-means、C4.5、SVM、Nave Bayes、Bayes Net、
【机 构】
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南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室,
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针对入侵检测数据集具有的类别不均衡性、数据中心重叠、噪音、分布率变化等问题,提出一种集多种数据挖掘方法的解决方案,包括 k-means、C4.5、SVM、Nave Bayes、Bayes Net、Co-training 等,并进行相关实验.实验结果表明其有效性.
Aiming at the problems such as the imbalance of data, the overlapping of data centers, the change of noise and distribution rate, the intrusion detection dataset is proposed to solve the problems of multiple data mining methods, including k-means, C4.5, SVM, Nave Bayes , Bayes Net, Co-training and so on, and the related experiments are carried out.The experimental results show its effectiveness.
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