：现有NIDS 的检测知识一般由手工编写，其难度和工作量都较大。将数据挖掘技术应用于网络入侵检测，在Snort 的 基础上构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。重点设计和实现了基于K-Means 算法的异常检测引擎和聚类分析模 块，以及基于Apriori 算法的关联分析器。实验结果表明，聚类分析模块能够自动建立网络正常行为模型，并用于异常检测， 其关联分析器能够自动挖掘出新的入侵检测规则。

里边讲述的是 C++，数据挖掘中最经点的K-means算法，希望对大家有帮助。-The inside about C++, by the K-means algorithm, data mining, most everyone.

合并K线数据与DDX数据,level2行情数据挖掘实战案例，对证券行情软件开发者很有帮助-K-line data combined with DDX data, level2 market data mining actual cases of securities market software developers helpful