摘要：利用非参数检验的方法提取出对分类结果影响显著的特征变量,提出一种改进的SVM多分类方法（D-SVM）,其融合了判别分析,可以解决样本不均衡导致的分类不准确和误报率高的问题。将多分类问题处理成一个个二分类问题,D-SVM既可以保持SVM较好的分类准确性,同时又可以不受样本不均衡的影响,具有较低的误报率。将D-SVM应用到KDD99数据集,结果表明,该方法具有较高的分类准确性和较低的误报率。

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