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针对K-means算法对于初始聚类中心选择敏感问题,提出了一种改进的K-means算法,该算法优化了聚类中心选择问题,能够获得全局最优的聚类划分,同时减少了算法的时间复杂度。实验结果表明,采用本文的算法进行网络入侵检测,相对于经典的聚类算法,能获得理想的网络入侵检测率和网络误报率。
改进的K-means网络入侵检测算法
【摘 要】
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针对K-means算法对于初始聚类中心选择敏感问题,提出了一种改进的K-means算法,该算法优化了聚类中心选择问题,能够获得全局最优的聚类划分,同时减少了算法的时间复杂度。实验
【机 构】
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大庆师范学院计算机科学与信息技术学院
【出 处】
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智能计算机与应用
【发表日期】
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2012年2期
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目（F200923）
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