文件名称:论文研究-新的模糊核聚类入侵检测方法.pdf
文件大小:535KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-09-30 08:58:13
论文研究
针对人工标记数据类别代价太高以及传统聚类方法在处理高维数据时产生的维度效应,提出了一种针对无标签数据的新型模糊核聚类方法。通过将K-means与DBSCAN聚类算法相结合生成关联矩阵,设置约束条件的阈值得到初始聚类结果,并在模糊支持向量数据描述方法的基础上完成聚类过程。通过在网络连接数据的对比实验,验证了该方法的可行性与有效性。
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更新时间:2022-09-30 08:58:13
论文研究
针对人工标记数据类别代价太高以及传统聚类方法在处理高维数据时产生的维度效应,提出了一种针对无标签数据的新型模糊核聚类方法。通过将K-means与DBSCAN聚类算法相结合生成关联矩阵,设置约束条件的阈值得到初始聚类结果,并在模糊支持向量数据描述方法的基础上完成聚类过程。通过在网络连接数据的对比实验,验证了该方法的可行性与有效性。