基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法

采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。