| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文结构 | 第17-19页 |
| 2 预备知识 | 第19-30页 |
| 2.1 分类算法 | 第19-22页 |
| 2.2 聚类算法 | 第22-25页 |
| 2.3 数据降维 | 第25-30页 |
| 3 基于训练集聚类的距离加权KNN算法 | 第30-39页 |
| 3.1 改进的LLE算法 | 第30-32页 |
| 3.2 改进算法 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于训练集聚类的密度加权KNN算法 | 第39-46页 |
| 4.1 类偏斜问题 | 第39-40页 |
| 4.2 改进算法 | 第40-42页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5. 算法应用 | 第46-50页 |
| 5.1 入侵检测数据集 | 第46-47页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |