【摘 要】
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针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳，提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段，使用主成
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针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳，提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段，使用主成分分析进行特征提取、消除冗余属性；将经主成分分析后得到新成分的贡献率作为聚类算法中属性的权重值，实现了基于属性权重的模糊聚类。在KDD-CUP99数据集中的实验结果表明，该方法能有效地降低检测训练时间和提高检测正确率。
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