《表2 聚类划分结果的混淆矩阵》

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《基于改进MajorClust聚类的网络入侵行为检测》

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从划分正常和异常的角度评估算法性能，将聚类样本集按其真实类别与聚类模型预测类别的组合分为真正例（TP）、假正例（FP）、真反例（TN）、假反例（FN），存在关系：TP+FP+TN+FN=聚类样本数。聚类划分结果的混淆矩阵[20]如表2所示，主要特征参数如下所示。