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相似文献
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1.
韩红章 《计算机仿真》2015,32(4):273-276
在网络入侵检测优化的研究中,对网络入侵特征进行准确检测,由于在复杂的网络环境中会存在大量噪声,传统的方法只是单一的入侵特征聚类方法,难以在包含大量噪声的复杂网络环境中进行入侵特征聚类.提出一种基于目标协同规划思想的网络入侵特征聚类方法.利用标准化处理过程和归一化处理过程对对网络入侵数据进行预处理,能够将原始的网络入侵特征属性映射到标准属性空间.提取入侵特征构成数据集合,并进行降维处理,为入侵特征的聚类提供了准确数据基础,将可能性模糊聚类算法和聚类中心分离的模糊聚类算法进行入侵特征聚类目标的协同规划,能够得到准确的聚类中心.实验结果表明,改进算法能够提高网络入侵聚类的准确率.  相似文献   

2.
陈俊芬  张明  何强 《计算机科学》2018,45(Z11):474-479
基于图论理论的NJW谱聚类算法的核心思想是将数据点映射到特征空间后再利用K-means算法进行聚类,从而得到原始数据的聚类结果。NJW算法是K-means算法的推广,并且在任意形状的数据上都具有较好的聚类效果,从而有着广泛的应用。但是,类数C和高斯核函数中的尺度参数σ较大程度地影响着NJW的聚类性能;另外,K-means对随机初始值的敏感性也影响着NJW的聚类结果。为此,一种基于启发式确定类数的谱聚类算法(记为DP-NJW)被提出。该算法先根据数据的密度分布确定类中心点和类数,这些类中心点作为特征空间中K-means聚类的初始类中心,然后用NJW进行聚类。文中通过实验将DP-NJW算法和经典聚类算法在7个公共数据集上进行测试和对比,其中DP-NJW算法在5个数据集上的聚类精度高于NJW的平均聚类精度,在另2个数据集上二者持平。对比DPC算法,所提算法在5个数据集上也有不俗的聚类精度,而且DP-NJW的计算消耗较小,在较大的数据集aggregation上表现更为突出。实验结果表明,文中所提的DP-NJW算法更具优势。  相似文献   

3.
网络特征数据集中可能包含未知的入侵模式,因此不能预先设定聚类簇的数量,为了在保持聚类分析精度的前提下提高动态聚类算法的效率,提出了可划分聚类数据集的聚类可行解的概念,设计了一种基于人工免疫网络的聚类可行解的获取算法,并对算法获得聚类可行解的条件和概率进行了一定的理论分析。  相似文献   

4.
蛋白质相互作用网络的蜂群信息流聚类模型与算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
蛋白质相互作用网络的聚类算法研究是充分理解分子的结构、功能及识别蛋白质的功能模块的重要方法.很多传统聚类算法对于蛋白质相互作用网络聚类效果不佳.功能流模拟算法是一种新型聚类算法,但该算法没有考虑到距离的作用效果并且需要人为地设置合并阈值,带有主观性.文中提出了一种新颖的基于蜂群优化机理的信息流聚类模型与算法.该方法中,数据预处理采用结点网络综合特征值的排序来初始化聚类中心,将蜂群算法的蜜源位置对应于其聚类中心,蜜源的收益度大小对应于模块间的相似度,采蜜蜂结点的所有邻接点按照结点网络综合特征值的降序排列,作为侦察蜂的搜索邻域.采用正确率、查全率等指标对聚类效果做出客观评价,并对算法的一些关键参数进行仿真、对比与分析.结果表明新算法不仅克服了原功能流模拟算法的缺点,且其正确率和查全率的几何平均值最高,能够有效地识别蛋白质功能模块.  相似文献   

5.
对分别采用欧氏距离和网络距离作为相似性测度的聚类方法进行分析,并从空间网络中对象间着手,提出一种具有方向特点的网络对象聚类算法.算法利用空间网络的邻接关系,将两种距离结合起来作为聚类的相似性测度以提高聚类的精度.算法分析和实验证明,该算法的聚类效果优于单一度量的聚类方法.  相似文献   

6.
分布式环境中聚类问题算法研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的集中式聚类是对集中存放在单个站点的数据集进行聚类,但不能解决数据分布存储环境下的聚类问题,而分布式聚类算法是从分布存储的数据集中提取分类模式,因此能满足此需求。针对分布式聚类算法进行综述和分析。首先对现有的分布式聚类算法进行了分类,然后对每类算法的基本思想和优缺点进行了比较,最后采用Iris和Wine两个数据集对几种分布式聚类算法从聚类精度和聚类时间两方面进行了比较。  相似文献   

7.
聚类分析是数据挖掘领域中一个重要研究内容,谱聚类(Spectral Clustering, SC)由于具有计算简便,性能优越等特点,已经成为最流行的聚类算法之一。本文利用四类几何结构数据,对规范化割(Normalized Cut, NCUT)、稀疏子空间聚类(Sparse subspace clustering, SSC)和谱曲率聚类(Spectral Curvature Clustering, SCC)三种谱聚类算法进行了分析和比较。实验结果表明,针对本文实验数据三种算法的聚类结果各有差异,但每类数据都可以找到相对最有效的聚类算法,方便读者对算法的选择和使用。NCUT无法处理相交的数据,适用性较差,但对于不相交的二次曲线聚类精度较高,并且优于SSC和SCC算法;相比NCUT算法,SSC算法适用性较强,能够实现四类几何结构数据的聚类,但在聚类过程中常出现误分现象,导致聚类精度不高;与前两种算法相比,SCC算法具有适用性强,精度高等特点,能够实现四类几何结构数据有效聚类,尤其对于实验数据中“横”和“竖”两类点组成的十字,SCC算法能够得到较好的聚类结果,解决由于数据量大SSC算法无法处理的问题。此外,针对有数据间断的两条相交螺旋线聚类问题,本文在现有SCC算法基础上进行改进,结果表明,改进后算法能够有效地实现数据聚类,具有良好的实用性。最后,文章分析了现有SCC算法存在的不足,并指出进一步研究的方向。  相似文献   

8.
基于投票机制的融合聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
以一趟聚类算法作为划分数据的基本算法,讨论聚类融合问题.通过重复使用一趟聚类算法划分数据,并随机选择阈值和数据输入顺序,得到不同的聚类结果,将这些聚类结果映射为模式间的关联矩阵,在关联矩阵上使用投票机制获得最终的数据划分.在真实数据集和人造数据集上检验了提出的聚类融合算法,并与相关聚类算法进行了对比,实验结果表明,文中提出的算法是有效可行的.  相似文献   

9.
高维数据流子空间聚类发现及维护算法   总被引:3,自引:2,他引:3  
近年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流模型的数据挖掘算法研究已成为重要的应用前沿课题.提出一种基于Hoeffding界的高维数据流的子空间聚类发现及维护算法--SHStream.算法将数据流分段(分段长度由Hoeffding界确定),在数据分段上进行子空间聚类,通过迭代逐步得到满足聚类精度要求的聚类结果,同时针对数据流的动态性,算法对聚类结果进行调整和维护.算法可以有效地处理高雏数据流和对任意形状分布数据的聚类问题.基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性.  相似文献   

10.
为了解决无线传感器网络中的不确定数据,提出了一种无线传感器网络不确定数据高效处理算法.根据不确定性数据的概率密度分布进行概率聚类,并利用Hilbert编码技术将多维数据映射到一维数据空间,通过基于Hilbert-R树索引的不确定性数据HPDBSCAN算法对不确定性数据进行聚类.实验结果表明,HPDBSCAN算法预处理效果较好,比其它聚类算法更适合不确定性数据的聚类.  相似文献   

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