智能计算机与应用
智能計算機與應用
지능계산궤여응용
Computer Study
2012年
2期
21-23
,共3页
改进的K-means%初始聚类中心%入侵检测
改進的K-means%初始聚類中心%入侵檢測
개진적K-means%초시취류중심%입침검측
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.
針對K-means算法對于初始聚類中心選擇敏感問題,提齣瞭一種改進的K-means算法,該算法優化瞭聚類中心選擇問題,能夠穫得全跼最優的聚類劃分,同時減少瞭算法的時間複雜度.實驗結果錶明,採用本文的算法進行網絡入侵檢測,相對于經典的聚類算法,能穫得理想的網絡入侵檢測率和網絡誤報率.
침대K-means산법대우초시취류중심선택민감문제,제출료일충개진적K-means산법,해산법우화료취류중심선택문제,능구획득전국최우적취류화분,동시감소료산법적시간복잡도.실험결과표명,채용본문적산법진행망락입침검측,상대우경전적취류산법,능획득이상적망락입침검측솔화망락오보솔.
