改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用

• 作者: 李成海 邢瑞康
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类算法 入侵检测 密度信息 K-中心点
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.02.025

摘要

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用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成海	空军工程大学防空反导学院	29	158	7.0	11.0
2	邢瑞康	空军工程大学防空反导学院	6	7	2.0	2.0