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提出了一种基于改进线性判别分析和近邻法的网络入侵聚类方法，运用改进的线性判别分析方法对网络入侵样本特征进行降维处理，使用近邻分类器对数据进行聚类。该算法降低了算法的聚类时间，还提高了算法的聚类能力。实验结果表明，相}匕其他模型，该算法有较高的检测率和较低的误警率。
基于改进LDA和CNN的网络入侵聚类
【摘 要】
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提出了一种基于改进线性判别分析和近邻法的网络入侵聚类方法，运用改进的线性判别分析方法对网络入侵样本特征进行降维处理，使用近邻分类器对数据进行聚类。该算法降低了算法的
【机 构】
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株洲职业技术学院科研处,湖南大学信息科学与工程学院,井冈山大学高等教育研究所,嘉兴学院数理与信息工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2013年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61202109);井冈山大学科研基金项目(No.JR1216)
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