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| 改进K中心点算法在入侵检测的应用 | |
| 摘 要： | 传统K中心点算法虽然改进了K均值算法对噪声和孤立点数据敏感的不足,但是仍存在着初始聚类中心和聚类个数k难以确定的问题,因此,针对算法存在的问题,提出一种基于密度的改进K中心点算法。该算法会根据数据集数据的分布情况自主确定聚类个数k和k个聚类中心点。最后,通过在入侵检测领域KDD Cup99数据集上实验测试表明,改进K中心点算法不仅能够自动形成k个聚类,而且具有较高的入侵检测率和较低的漏报率,聚类和入侵检测的效果均优于传统的K中心点算法。 |
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