一种改进的K-means入侵检测算法
张珂嘉
黄树成
江苏科技大学计算机学院 镇江 212003
摘要：传统的K-means算法存在初始质心敏感、需要人为指定K个数等问题,可以通过融合Canopy算法在一定程度上缓解,但是仍然存在抗噪能力弱、质心选择盲目、运算时间长等问题.论文提出了一种改进算法,在抗噪性、初始质心选择、运算过程三方面,对Canopy-K-means算法进行优化.该算法采用了剪枝、"最大最小规则"、相似度计算等策略来实现算法目标.实验数据表明,改进后的Canopy-K-means算法对比传统的Canopy-K-means算法、K-means算法均具有更高的检测率、更低的误报率.
关键词：入侵检测K-means算法Canopy-K-means算法
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61772244)
论文发表日期：2021-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1963-1966,2047 )
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