基于马氏距离的 K 均值聚类算法的入侵检测

• 作者: 张巍 易倩 滕少华
• 来源期刊: 江西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K 均值 马氏距离 聚类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 284-287
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4084字
• 语种: 中文

摘要

经典的 K 均值聚类算法是基于欧式距离的,它只适用于球形结构的聚类,而且在处理数据时不考虑变量之间的相关性和各变量的重要性差异.针对以上问题改进了 K 均值聚类算法,将马氏距离与 K 均值相结合,并在目标函数中增加变量权重因子和协方差矩阵调节因子,利用马氏距离优点有效地解决了 K 均值聚类算法的缺陷,最后通过实验证实了该方法的可行性和有效性

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕少华	广东工业大学计算机学院	121	825	15.0	20.0
2	张巍	广东工业大学计算机学院	62	412	11.0	15.0
3	易倩	广东工业大学计算机学院	1	17	1.0	1.0