使用语言：R
背景介绍：
ISCX2012数据集是目前使用比较广泛的入侵检测数据集，较于KDD99，该数据集的内容更新，数据样本量更大。本次实验中，我们将使用数据挖掘课程中介绍的知识，对ISCX2012数据集进行分析。
题目说明：
1）已知ISCX数据集中，Jun14这天发生了DoS攻击，现要求使用决策树方法对该天的数据进行处理，并验证决策树模型的准确率、精度和召回率
由于XML文档不方便数据处理，将其导入为excel数据表
将该数据表导入到Rstudio中
1 install.packages("openxlsx")
2 library(openxlsx)
3 x<-read.xlsx("F:\\Testbed.xlsx")得到结果
由于要处理的数据集中，只有totalSourceBytes，totalDestinationBytes，totalDestinationPackets，totalSourcePackets这四个列的对象为数据格式，因此把这四个数据作为分类标准，使用R语言中自带的决策树函数rpart对数据集进行分类，首先为了分类方便，将原数据集的上述属性列及label列提取出来到一个新矩阵s，对s进行操作：
1 library(rpart)
2 s_tree = rpart(V5 ~ ., data = s)
3 print(s_tree)
4 plot(s_tree)
5 text(s_tree)所得结果如下：
由于画出的树状图过于密集，我们对print产生的节点文本信息进行分析。产生的结果中，以405) totalSourcePackets< 2.5 204 19 Normal (0.0931372549 0.9068627451) *节点为例，totalSourcePackets< 2.5为分类标准，204为该节点的总数据量，19为该分类标准下判断错误的数据个数，Normal为决策树建模完成后该节点值被认为的label，(0.0931372549 0.9068627451)分别为误判率与准确率。下面计算该决策树模型的准率率，精度和召回率。以下计算中以Normal类为正类，由上述决策树模型获取数据TP（正类判断正确）=166765，TN（负类判断正确）=2862，FP（负类误判为正类）=914，FN（正类误判为负类）=839
根据准确率公式Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)计算准确率为98.977%
根据精度公式Precision=TP/(TP+FP)计算精度为99.455%
根据召回率公式Recall=TP/(TP+FN)计算召回率为99.500%
2）实际数据集中，由于其具有的样本量很大和高维特性，我们在处理时需要先对数据进行处理，现要求对于ISCX数据集中Jun14这一天的数据，使用数据预处理方法，达到该目的。需要明确使用方法前后数据体量的变化，并分析通过预处理后的数据在使用决策树方法进行训练时，对模型准确率的影响。
首先使用数据降维预处理方式对数据集进行处理。（以下使用PCR方法）
先对四个列做主成分分析：
1 s.pr<-princomp(~totalSourceBytes+totalDestinationPackets+totalDestinationBytes+totalSourcePackets, data=s, cor=T)
2 summary(s.pr, loadings=TRUE)
由于Comp.1+Comp.2对主成分的差异比例贡献超过99%，因此可以用Comp.1,Comp.2两个维度的数据来表示原始数据，可得公式
Comp.1=-0.507*totalSourceBytes-0.571*totalDestinationPackets-0.307*totalDestinationBytes-0.568*totalSourcePackets ①
Comp.2=0.475*totalSourceBytes-0.107*totalDestinationPackets-0.861*totalDestinationBytes+0.148* totalSourcePackets ②
将公式①，②带入原数据表，进行计算并生成新的数据表，原数据表的四维数据降维成二维数据，代码如下：
1 Comp.1=-0.507*s$totalSourceBytes-0.571*s$totalDestinationPackets-0.307*s$totalDestinationBytes-0.568*s$totalSourcePackets
2 Comp.2=0.475*s$totalSourceBytes-0.107*s$totalDestinationPackets-0.861*s$totalDestinationBytes+0.148*s$totalSourcePackets
3 q=s[,1:3]
4 q[,1]=Comp.1
5 q[,2]=Comp.2
6 q[,3]=s[,5]
7 colnames(q) <- c("Comp.1","Comp.2","Label")生成新表
在数据降维后形成的数据表q上建立新的树模型：
1 q_tree = rpart(Label ~ ., data = q)
2 print(q_tree)
3 plot(q_tree)
4 text(q_tree)
按照1中的方法，计算准确率，新的决策树模型中各参数指标为：
TP=167006，TN=2091，FP=1685，FN=598
根据准确率公式Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)计算准确率为98.668%
1中计算准确率为98.977%，本决策树模型中，在原始数据降维之后，准确率几乎没有影响。
