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针对HiCuts算法在NIDS应用上存在着空间异常膨胀和决策树不平衡性的问题,提出了一种P-Hi-Cuts算法.P-HiCuts(Pruned HiCuts)对原报文空间分组算法进行改进,采用覆盖规则上提和非均匀切分的技术解决原有问题,从理论上减小了决策树深度.实验结果显示,改进后决策树深度空间占用缩小到原来的10%,分类速度也提升了13.71%.