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研究快速变异的网络攻击准确检测问题,网络攻击如果在入侵过程中,发生较快的变异,使得入侵特征很难被准确的描述.传统的C均值聚类(FCM)算法在网络入侵检测中,多是依靠特征匹配完成检测,由于无法准确描述快速变异的入侵特征,导致网络入侵初始聚类中心选择不当,检测正确率不高.提出一种粒子群优化聚类算法的网络入侵检测方法,通过粒子群算法选择初始聚类中心,检测变异后入侵的最小化特征,采用FCM算法对最小特征进行聚类分析,完成快速变异网络入侵的检测.仿真结果表明,改进FCM算法能很好克服传统FCM算法的缺陷,有效地提高了网络检测正确率,同时提高了网络入侵的检测速度. 相似文献
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模糊C均值聚类算法(FCM)是一种流行的聚类算法,在许多工程领域有着广泛的应用.密度加权的模糊C均值算法(Density Weighted FCM)是对传统FCM的一种改进,它可以很好的解决FCM对噪声敏感的问题.但是DWFCM与FCM都没有解决聚类结果很大程度上依赖初始聚类中心的选择好坏的问题.提出一种基于最近邻居节点对密度的FCM改进算法Improved-DWFCM,通过最近邻居节点估计节点密度的方法解决聚类结果对初始簇中心依赖的问题.仿真结果表明这种算法选择出来的初始聚类中心与最终结果的簇中心非常接近,大大提高了算法收敛的速度以及聚类的效果. 相似文献
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传统FCM聚类算法存在初始聚类中心较为敏感的问题,易陷入局部最优。针对此问题,提出了基于密度权值和自适应免疫系统的FCM算法(d-AIFCM)。算法在对Web用户进行聚类分析的过程中,基于用户群体之间的相似性,引入密度权值生成候选初始聚类中心,采用自适应免疫系统的原理确定初始聚类中心,自动生成最佳分类,解决传统FCM算法对初始聚类中心敏感的问题。实验结果表明,d-AIFCM算法在收敛次数和聚类效果方面较其他同类算法有所提升。 相似文献
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模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering, FCM)算法是分析医学数据的重要方法之一,FCM的聚类效果容易受初始聚类中心的影响;诸多研究人员往往采用多种群遗传算法(Multiple Population Genetic Algorithm, MPGA)解决上述问题,但MPGA的全局搜索能力不足并缺少自适应性、易过早收敛、初始聚类中心不佳.为此,本文提出一种DMGA-FCM:衍生多种群遗传进化(DMGA)的FCM自适应聚类算法.在DMGA-FCM中,本文首次提出的衍生算子,对初始化种群进行衍生操作,提升算法寻优能力,处理种群间寻优能力不足;利用模糊控制动态调节遗传概率,以提升算法自适应性,进而增强DMGA算法全局寻优能力,避免过早收敛;用DMGA优化FCM算法的初始聚类中心,以提升算法聚类效果.在仿真实验中,本文将该算法与其他相关FCM算法进行对比,可得到更优的医疗数据聚类效果和图像聚类分割效果. 相似文献
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基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法 总被引:12,自引:1,他引:11
针对模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法聚类效果往往受到初始聚类中心影响,收敛结果易陷入局部极小的问题,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法.算法给出了一种简洁快速的初始聚类中心的选取规则,并根据聚类中心的分离特性改进了目标函数,从而使获得的聚类结果为全局最优.仿真结果证明新算法与传统FCM方法相比,迭代次数少,准确率高,同时也更加适用于样本数据分类不均衡的聚类问题. 相似文献
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传统的快速聚类算法大多基于模糊C均值算法(Fuzzy C-means,FCM),而FCM对初始聚类中心敏感,对噪音数据敏感并且容易收敛到局部极小值,因而聚类准确率不高。可能性C-均值聚类较好地解决了FCM对噪声敏感的问题,但容易产生一致性聚类。将FCM和可能性C-均值聚类结合的聚类算法较好地解决了一致性聚类问题。为进一步提高算法收敛速度和鲁棒性,提出一种基于核的快速可能性聚类算法。该方法引入核聚类的思想,同时使用样本方差对目标函数中参数η进行优化。标准数据集和人造数据集的实验结果表明这种基于核的快速可能性聚类算法提高了算法的聚类准确率,加快了收敛速度。 相似文献
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针对模糊C—均值(FCM)聚类算法聚类结果依赖于初始中心的选取,易收敛于局部极值等问题,提出了一种密度峰值聚类(DPC)算法和FCM相结合的混合聚类方法(DPC-FCM),利用密度峰值快速搜索算法可以比较准确地刻画聚类初始中心的特点,改善FCM聚类算法存在的不足,从而实现优化聚类.在UCI数据集和人工模拟数据集上的实验结果显示:融合后的新算法和传统的FCM算法相比有着更高的正确率和更快的收敛速度,证明了新算法的可行性. 相似文献
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针对传统模糊C-均值聚类算法(FCM算法)初始聚类中心选择的随机性和距离向量公式应用的局限性,提出一种基于密度和马氏距离优化的模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means Based on Mahalanobis and Density,FCMBMD算法)。该算法通过计算样本点的密度来确定初始聚类中心,避免了初始聚类中心随机选取而产生的聚类结果的不稳定;采用马氏距离计算样本集的相似度,以满足不同度量单位数据的要求。实验结果表明,FCMBMD算法在聚类中心、收敛速度、迭代次数以及准确率等方面具有良好的效果。 相似文献
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受免疫应答原理的启发, 提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架, 以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法, 称为免疫应答算法(Immune response algorithm, IRA). 新算法利用Logistic混沌序列生成初始抗体种群, 利用其多样性识别新增的不属于任何已知簇的数据, 该过程模拟了初次免疫应答. 同时, 初次免疫应答形成的记忆抗体可用于二次免疫应答, 即识别新增的属于已知簇的数据. 为了减少数据冗余, 算法用中心点和代表点表示已知簇并动态更新其识别区域, 这样算法不但能动态、自组织地形成聚类, 而且实现了数据特征的提取. 模拟实验充分显示出该算法无论在聚类质量上还是数据特征的提取上, 都具有一定优势, 且具有参数数量少、速度快、对数据输入次序不敏感的优点, 在实际问题中有一定应用价值. 相似文献
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基于改进的FCM的人脑MR图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
传统模糊C均值广泛应用于图像分割,它是一种经典的模棚聚类分析方法,但是FCM算法对于初始值的选择都是采取随机的方法,强烈依赖于初始值的选择,收敛结果容易陷入局部最小值,并且FCM并没有考虑图像的空间信息,因而对噪声十分敏感。提出改进的FCM方法,采用新的方法确定初始值的选择,然后考虑空间信息,利用Gibbs随机场的性质引入先验邻域约束信息,重新确定像素的模糊隶属度值,同时再进一步地调整距离矩阵。通过实验可以表明,此改进的方法具有很好的分割效果,同时对噪声具有较强的鲁棒性。 相似文献
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结合[k]-means的自动FCM图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对图像分割中模糊C均值算法(FCM)无法自动确定聚类中心,不考虑像素邻域信息的问题,提出一种结合[k]-means的自动FCM图像分割方法。该方法先由图像的灰度直方图确定聚类数目,使用一种改进的快速FCM方法产生初始聚类中心。即通过一步[k]-means算法对大隶属度灰度更新模糊聚类中心,同时仅对小隶属度灰度使用快速FCM?方法进行隶属度更新,迭代后得到初始聚类中心。利用改进隶属度的FCM算法进行最终聚类。实验表明,该方法获取初始聚类中心接近最终值,加速图像分割,并对噪声具有一定的鲁棒性。 相似文献
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针对模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法对初始聚类中心和噪声敏感、对边界样本聚类不够准确且易收敛于局部极小值等问题,提出了一种K邻近(KNN)优化的密度峰值(DPC)算法和FCM相结合的融合聚类算法(KDPC-FCM)。算法利用样本的K近邻信息定义样本局部密度,快速准确搜索样本的密度峰值点样本作为初始类簇中心,改善FCM聚类算法存在的不足,从而达到优化FCM聚类算法效果的目的。在多个UCI数据集、单个人造数据集、多种基准数据集和Geolife项目中的6个较大规模数据集上的实验结果表明,改进后的新算法与传统FCM算法、DSFCM算法对比,有着更好的抗噪性、聚类效果和更快的全局收敛速度,证明了新算法的可行性和有效性。 相似文献