针对传统的方法未能有效地处理具有高维、混合以及不平衡的特性的入侵检测数据，结合单类分类概念和均值计算方法，提出一种单类分类K近邻(KNN)均值算法。其使用主成分分析混合(PCA mix)方法对高维混合数据进行降维预处理，并运用Bootstrap方法计算决策边界，提高准确性。通过使用三个不同的公开数据集进行实验，并与单类分类支持向量机(OCSVM)算法作对比，其分辨精度提高至94%以上，充分验证了提出算法的优越性。
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