基于并行二分K-means算法在异常检测中的应用

• 作者: 淡军
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 异常检测 二分K-means算法 并行 聚类
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 104-106
• 页数: 3页
• 字数: 3818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2016.02.054

摘要

网络异常检测对于网络安全和网络服务质量至关重要,但异常检测中的传统聚类算法存在很多缺点,因此需要进一步改进. 传统的K-means聚类算法仍然存在效率低,误报率较高的问题. 对此,提出并行结构的二分K-means算法,该方法解决了传统K-means算法易受初始点选择影响的不足,同时并行计算的结构提高了检测的效率. 为验证该算法的效率、检测率和误报率,使用了KDD CUP99数据集,实验表明该算法相较于传统的聚类算法在检测效率、检测率上都有提高,误报率也有所降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	淡军	云南师范大学信息学院	1	1	1.0	1.0