【摘 要】
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针对传统K-means算法对初始聚类中心选取的问题,提出了基于数据样本密度和距离来选取初始聚类中心的改进K-means算法,该算法保证了初始中心点集的第一点为确定的（最大密度点）,
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院
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针对传统K-means算法对初始聚类中心选取的问题,提出了基于数据样本密度和距离来选取初始聚类中心的改进K-means算法,该算法保证了初始中心点集的第一点为确定的（最大密度点）,在基于距离最远的其他中心点搜索过程中,得到的中心点也基本上是确定的,消除了初始中心点选择的随机性,同时保证了获得较高质量的初始中心点。理论分析和实验结果表明：改进的k-means算法是一种有效的入侵检测方法,根据此方法设计的入侵检测系统是有效可行的。
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