K-PSO聚类算法在入侵检测中的研究

摘要：

在改进的PSO算法与K均值算法基础上,提出K-PSO聚类算法.首先使用改进的PSO算法寻找最优的k个初始聚类中心点,然后利用K-Means算法找到聚类结果,最后把找到的结果输出即可.算法中待求解的向量空间中每个向量被描述为一个点,在数据集中的每个项目被描述为解空间中的一个维,整个数据集作为一个带很多点的多维空间来描述,每个点映射为一个粒子,整个数据集就是一个粒子群.实验表明,改进后的算法用于入侵检测系统中,可以提高异常检测的准确率,降低误报率.

关键词：入侵检测、K-Means算法、PSO算法、K-PSO聚类算法

所属期刊栏目：9

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：大连市财政局,大连市产业局文件大财企[2008]281号

在线出版日期：2009-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：5383-5387