Indexed by：
Abstract：
针对入侵检测中少数类异常数据的检测精度较低的问题,提出基于支持向量聚类的不平衡数据无监督检测算法.方法采用支持向量聚类对所有未知样本进行聚类,根据不同类别样本内在属性的差异,用改进的重抽样方法选择样本,平衡数据集的分布,对新的数据集进行学习.经过KDD99的测试表明,该方法能有效检测出少数类样本.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
福州大学学报：自然科学版
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2013
Issue： 2
Page： 171-177
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count： -1
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
