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改进的 K-means 算法在入侵检测中的应用
改进的 K-means 算法在入侵检测中的应用
作者:
张剑
黎银环
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
入侵检测
聚类算法
K-means 算法
摘要:
传统 K-means 聚类算法存在初始聚类中心选取敏感且需要预先设定聚类数等不足,导致入侵检测效率较低.为了提高入侵检测的准确性,提出一种改进的 K-means 算法.采用分离预处理记录属性的方法,在随机抽取的数据子集中基于密度距离生成初始聚类中心;利用类内最大相似度距离和类间最小相似度距离动态生成新类而无须事先确定 K 值.通过 KDDCUP99数据集仿真实验表明,与传统的 K-means 聚类算法相比,改进的 K-means 算法有效提高了入侵检测的检测率,降低了误检率,缩短了检测时间.
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文献信息
篇名
改进的 K-means 算法在入侵检测中的应用
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
入侵检测
聚类算法
K-means 算法
年,卷(期)
2013,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
165-168
页数
分类号
TP393.08
字数
3234字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2013.01.041
五维指标
作者信息
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姓名
单位
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黎银环
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3.0
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张剑
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聚类算法
K-means 算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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