改进的K-means网络入侵检测算法

摘要：

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.

关键词：改进的K-means、初始聚类中心、入侵检测

所属期刊栏目：2

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金项目F200923

在线出版日期：2012-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：21-23