论文研究-子空间聚类在入侵特征选择中的应用.pdf

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文件名称：论文研究-子空间聚类在入侵特征选择中的应用.pdf
文件大小：538KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-03 03:03:32
论文研究 子空间聚类能在高维空间挖掘隐藏在不同低维子空间中的簇类，能在分类的基础上有效降维。针对目前入侵检测实时性和准确性的要求，提出子空间聚类ASCOD算法，该算法内嵌离群点扫描处理，能动态计算最优的算法参数，将该算法应用于入侵特征选择领域，实验结果证明这种策略的抗干扰能力较强，并能高效进行特征选择，提高了入侵检测的检测速度和精度。