不平衡数据分类方法及其在入侵检测中的应用研究

发布时间：2018-08-08 20:58

【摘要】：直接将传统的分类方法应用于不平衡数据集时,往往导致少数类的分类精度低下。提出一种基于K-S统计的不平衡数据分类方法,以有效提高少数类的识别率。利用K-S统计评估分类与特征之间的关系,去除冗余特征,并且构建K-S决策树获得数据分片,调整数据的不平衡度;最后对分片数据双向抽样调整,进行分类学习。该方法使用的K-S统计假设条件极易满足,其效率高且适用性强。通过KDD99入侵检测数据的分析对比表明,对于不平衡的数据集,该方法对多数类及少数类都具有较高的分类精度。
[Abstract]:When the traditional classification methods are directly applied to unbalanced datasets, the classification accuracy of a few classes is often low. An unbalanced data classification method based on K-S statistics is proposed to effectively improve the recognition rate of a few classes. K-S statistics is used to evaluate the relationship between classification and features, to remove redundant features, and to construct K-S decision tree to obtain data segments and adjust the imbalance of data. Finally, bidirectional sampling adjustment is carried out to study the classification of segmented data. The K-S statistical hypothesis used in this method is easy to satisfy, and its efficiency is high and its applicability is strong. The analysis and comparison of KDD99 intrusion detection data show that the method has high classification accuracy for most classes and a few classes for unbalanced data sets.
【作者单位】： 浙江工业大学计算机科学与技术学院;美国辛辛那提大学智能系统实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61103044) 浙江省自然科学基金(Y1110567) 浙江省科技厅计划项目(2010C31126,2011C21046)资助
【分类号】：TP18;TP393.08

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