改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用OA北大核心CSCDCSTPCD
Research on Improved Cluster Algorithm for Intrusion Detection System
K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一.但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证.为此,提出了一种基于数据的“密度”信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型.该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应…查看全部>>
邢瑞康;李成海
空军工程大学防空反导学院,西安710051空军工程大学防空反导学院,西安710051
信息技术与安全科学
聚类算法入侵检测密度信息K-中心点
《火力与指挥控制》 2019 (2)
124-128,5
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61703426)
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