【摘 要】
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摘要：随着网络技术的发展和网络规模的扩大，针对计算机网络攻击的方式也日趋多样，那么入侵检测就成为了网络安全研究的热点。为此分析研究了模糊C均值聚类算法在入侵检测中的应用，在此基础上从初始聚类中心、初始化隶属度矩阵、加权指数m和与其他方法相结合四个方面对其在入侵检测中的应用做了进一步的研究，并且讨论了这些算法存在的问题，同时指出了模糊C均值聚类在入侵检测中的研究方向。 关键词：模糊C均值聚类；模糊
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摘要：随着网络技术的发展和网络规模的扩大，针对计算机网络攻击的方式也日趋多样，那么入侵检测就成为了网络安全研究的热点。为此分析研究了模糊C均值聚类算法在入侵检测中的应用，在此基础上从初始聚类中心、初始化隶属度矩阵、加权指数m和与其他方法相结合四个方面对其在入侵检测中的应用做了进一步的研究，并且讨论了这些算法存在的问题，同时指出了模糊C均值聚类在入侵检测中的研究方向。
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在文献[6]中是先完成初始分类，然后采用均值法重新计算聚类中心，而隶属度矩阵不是随机初始化的，而是由前面的初始化后根据表达式■来计算的，然后接着计算模糊聚类的目标函数。该算法进行了多组多次测试，测试结果表明该算法对于已知攻击检测的可行性和有效性，同时对未知攻击也是有效的。
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