文件名称:论文研究-基于簇连接度聚类算法的入侵检测.pdf
文件大小:576KB
文件格式:PDF
更新时间:2022-10-01 18:19:14
论文研究
针对K-means、FMC聚类算法容易陷入局部最优且对初始解很敏感的问题,提出了一种新的基于划分和连接度的聚类优化算法,并给出了具体算法实现,明显地避免了对初始化选值敏感性的问题。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。
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论文研究
针对K-means、FMC聚类算法容易陷入局部最优且对初始解很敏感的问题,提出了一种新的基于划分和连接度的聚类优化算法,并给出了具体算法实现,明显地避免了对初始化选值敏感性的问题。给出了在KDDCUP99数据集上的检测结果,实验表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。