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一种改进的K-means入侵检测算法

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传统的K-means算法存在初始质心敏感、需要人为指定K个数等问题,可以通过融合Canopy算法在一定程度上缓解,但是仍然存在抗噪能力弱、质心选择盲目、运算时间长等问题.论文提出了一种改进算法,在抗噪性、初始质心选择、运算过程三方面,对Canopy-K-means算法进行优化.该算法采用了剪枝、"最大最小规则"、相似度计算等策略来实现算法目标.实验数据表明,改进后的Canopy-K-means算法对比传统的Canopy-K-means算法、K-means算法均具有更高的检测率、更低的误报率.
An Improved K-means Intrusion Detection Algorithm

张珂嘉、黄树成

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江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

入侵检测 K-means算法 Canopy-K-means算法

国家自然科学基金

61772244

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.003

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(10)
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