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摘要:
针对人工标记数据类别代价太高以及传统聚类方法在处理高维数据时产生的维度效应,提出了一种针对无标签数据的新型模糊核聚类方法.通过将K-means与DBSCAN聚类算法相结合生成关联矩阵,设置约束条件的阈值得到初始聚类结果,并在模糊支持向量数据描述方法的基础上完成聚类过程.通过在网络连接数据的对比实验,验证了该方法的可行性与有效性.
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文献信息
篇名 新的模糊核聚类入侵检测方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 网络入侵检测 模糊核聚类 支持向量
年,卷(期) 2012,(32) 所属期刊栏目 网络、通信、安全
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 TP18
字数 3618字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1107-0078
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘永芬 福建农林大学金山学院信息与机电工程系 9 7 2.0 2.0
2 陈志安 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
网络入侵检测
模糊核聚类
支持向量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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102
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