| 一种改进的K-means入侵检测算法 |
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| 引用本文： | 张珂嘉,黄树成. 一种改进的K-means入侵检测算法[J]. 计算机与数字工程, 2021, 49(10): 1963-1966,2047. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.003 |
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| 作者姓名： | 张珂嘉 黄树成 |
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| 作者单位： | 江苏科技大学计算机学院 镇江 212003 |
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| 摘 要： | ![]()
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.
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| 关 键 词： | 入侵检测 K-means算法 Canopy-K-means算法 |
An Improved K-means Intrusion Detection Algorithm |
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| ZHANG Kejia,HUANG Shucheng. An Improved K-means Intrusion Detection Algorithm[J]. Computer and Digital Engineering, 2021, 49(10): 1963-1966,2047. DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.003 |
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| Authors: | ZHANG Kejia HUANG Shucheng |
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| Abstract: | ![]()
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