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基于核的自适应聚类及其在入侵检测中的应用
基于核的自适应聚类及其在入侵检测中的应用
来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hartyao
【摘 要】
:
针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。用KDD99
【作 者】
:
孙胜
王元珍
【机 构】
:
华中科技大学计算机学院,黄石理工学院计算机学院
【出 处】
:
计算机科学
【发表日期】
:
2008年12期
【关键词】
:
聚类
核方法
核函数
K-中心点
异常检测
Cluster
Kernel method
Kernel function
K-medoid
Anomaly
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针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。用KDD99标准数据集进行实验研究,结果表明该算法性能是优良的,并且能获得令人满意的检测效果。
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