【摘 要】
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针对传统的K-means聚类算法中存在的K值难以估计、聚类结果对初始化分敏感等缺陷,本文给出了一种改进的K-means算法,算法中根据K值有效性指标确定K值的大小,使用动态选取聚类
【机 构】
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北京邮电大学信息安全中心,北京,100876
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针对传统的K-means聚类算法中存在的K值难以估计、聚类结果对初始化分敏感等缺陷,本文给出了一种改进的K-means算法,算法中根据K值有效性指标确定K值的大小,使用动态选取聚类中心的方法确定初始化分.将该算法应用在入侵检测系统中,添加异常检测模块,使用改进的K-means算法生成正常行为模式库.理论分析和仿真实验证明,与传统的入侵检测系统相比,改进的K-means算法有效得提高了系统的性能和执行效率.
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