基于增量式?jīng)Q策樹(shù)算法在入侵檢測(cè)中的研究

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摘要：為了更好地提高入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率，節(jié)省檢測(cè)時(shí)間，文章提出了一種基于增量式的決策樹(shù)檢測(cè)算法。該方法采用了基于粒度決策熵和改進(jìn)的主成分分析方法對(duì)數(shù)據(jù)集中的冗余以及不相關(guān)屬性進(jìn)行歸類、降維。該方法將數(shù)據(jù)挖掘增量學(xué)習(xí)技術(shù)與決策樹(shù)分類算法相結(jié)合，在屬性降維后的決策樹(shù)基礎(chǔ)上，對(duì)于新的測(cè)試樣本實(shí)例，引入擴(kuò)展貝葉斯結(jié)點(diǎn)，比較貝葉斯分類方法與決策樹(shù)分類方法的準(zhǔn)確率，返回更新后的決策樹(shù)。（剩余4195字）