【摘 要】
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入侵检测是数据挖掘的一个重要应用领域,目前基于数据挖掘的入侵检测方法很多,而基于随机森林的方法具有比较好的性能,但仍存在一些问题。通过分析网络入侵数据得到不同输入
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入侵检测是数据挖掘的一个重要应用领域,目前基于数据挖掘的入侵检测方法很多,而基于随机森林的方法具有比较好的性能,但仍存在一些问题。通过分析网络入侵数据得到不同输入属性与分类结果的关系,提出了一种基于属性分组的随机森林算法,并应用该算法对KDD’99数据集分类。实验结果表明,该算法的训练速度和分类准确率都比原算法有较大提高。
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