《表1 算法恶意软件检测性能对比》

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《基于改进SOINN算法的恶意软件增量检测方法》

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采用K折交叉验证的方式检验WM-SOINN分别与3类有监督分类器（支持向量机SVM、朴素贝叶斯NB和随机森林RF）结合后的恶意软件检测性能。随机分割样本集为K等份，每次选取其中的K-1份用于训练，余下的1份用于检测，最终检测结果取K次实验的平均值。实验结果如表1所示，其中SOINN-SVM表示SOINN与SVM结合而构造的分类器，其余算法名称的含义类似。若无特殊说明，NMF降维时l=15，SVM的核函数为径向基函数（RBF，radial basis function)，NB为BernoulliNB，RF包含10棵决策树且不对树的深度做限制，K-Means算法的聚类数目为20，SOINN与WM-SOINN的agema x=50、λ=200。