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针对网络行为数据的不均衡、数量大、更新快的问题,结合均衡化、增量学习、分类器集成思想提出一种用于网络入侵检测的协同增量支持向量机算法,该算法利用多个分类器的协同工作,提高算法速度,每个子分类器依据类样本的空间分布计算类样本错分代价,避免分类超平面偏移,对多个子分类器进行加权集成获得最终分类器,提高最终分类器在不均衡数据集下的分类性能.最后,在KDDCUP1999数据集上的仿真实验结果表明,该算法对整体准确率、少数类及未知攻击都有较高的检测准确率. 相似文献
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在直推式支持向量机(transductive support vector machine, TSVM)中,迭代过程中样本标注错误会导致错误传递,影响下一次迭代中样本标注准确度,使得错误不断地被积累,造成最终分类超平面的偏移。在不均衡数据集下,传统支持向量机(support vector machine, SVM)对样本分类的错误率较高,导致TSVM在每次迭代中标注样本准确度不高。针对此,本文提出一种不均衡数据集下的直推式学习算法,该算法依据各类支持向量的密度分布关系动态计算各类的惩罚因子,提高每次迭代中样本标注的准确度,算法在继承渐进赋值和动态调整规则的基础上,减少分类超平面的偏移。最后,在KDD CUP99数据集上的仿真实验结果表明该算法能够提高TSVM在不均衡数据下的分类性能,降低误警率和漏报率。 相似文献
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《华中科技大学学报(自然科学版)》2010,(10)
提出了一种自适应代价优化算法ACO,利用"登山式"方法查找最适合重采样数据子集的最优误分类代价值用于建立基分类器,克服了固定式误分类代价不尽科学和客观的缺点,利用重采样技术实现了数据集样本不足时的分类器训练.通过"投票"方式对原始数据集中的实例重新标记类标,学习得到一个适应于类分布不均衡数据集的自适应的集成分类器.实验证明,用自适应代价优化算法实现的分类器在类分布不均衡的数据集上的分类性能明显优于CSC,MetaCost和naive Bayes等建立的分类器. 相似文献
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基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的分类器对不均衡数据集的分类严重倾向于多数类.为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,针对此问题提出了一种基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法.通过K-means算法将少数类样本聚类分组,在每个聚类内使用遗传算法获取新样本并进行有效性验证,最后通过使用KNN和SVM分类器,在仿真实验中证明了方法的有效性. 相似文献
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传统的分类器对不均衡数据集的分类严重倾向于多数类。为了有效地提高不均衡数据集中少数类的分类性能,针对此问题提出了一种基于K-means聚类和遗传算法的少数类样本采样方法。通过K-means算法将少数类样本聚类分组,在每个聚类内使用遗传算法获取新样本并进行有效性验证,最后通过使用KNN和SVM分类器,在仿真实验中证明了方法的有效性。 相似文献