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邻域否定选择算法遍历每个自体样本,导致计算量大及匹配阶段重叠率高等问题。为此,对邻域否定选择算法和聚类技术进行研究,提出一种邻域检测器生成算法。将自体样本映射到构建好的邻域空间中进行聚类,同时对随机检测器予以耐受,训练出成熟的邻域检测器。在KDD CUP 1999数据集上的仿真结果表明,该算法可以缩短生成检测器的时间,有效解决高重叠问题,提高检测效率。