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摘要：為了更好地提高入侵檢測的準確率，節(jié)省檢測時間，文章提出了一種基于增量式的決策樹檢測算法。該方法采用了基于粒度決策熵和改進的主成分分析方法對數(shù)據(jù)集中的冗余以及不相關屬性進行歸類、降維。該方法將數(shù)據(jù)挖掘增量學習技術與決策樹分類算法相結合，在屬性降維后的決策樹基礎上，對于新的測試樣本實例，引入擴展貝葉斯結點，比較貝葉斯分類方法與決策樹分類方法的準確率，返回更新后的決策樹。（剩余4195字）
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基于增量式決策樹算法在入侵檢測中的研究
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