PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究

发布时间：2017-12-07 08:27

  本文关键词：PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究

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【摘要】：针对目前网络安全的重要性,提出一种基于高斯核改进的密度聚类算法,聚类分析的目标是将相似的一类划分到一起,但是由于信息化时代的飞速发展,会有大量的高维数据产生,因此,聚类分析在空间和时间上受到了很大的影响,故应用特征提取pca对聚类进一步的改进。主要针对于KDD99数据集进行分析,实验结果表明,时间效率提高了一倍。通过聚类实验的比较和分析,降维提高时间和空间上的效率,优化特征空间,从理论和实践中都具有很大意义。
【作者单位】： 新疆大学信息科学与工程学院;吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61163052,61303231);国家自然科学基金重点项目(61433012);国家自然科学基金联合基金项目(U1435215) 新疆大学博士启动基金(BS110126) 自治区青年科技创新人才培养工程项目(2014731002)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 2.吉林大学计算机科学与技术学院,长春()130012目前,以进入互联网+的时代,大数据已经淹没了我们,然而,真正的宝藏存在于高维数的海量数据。面对许多高维数的海量数据,如网络入侵检测数据、DNA基因表达数据、遥感数据、视频数据等。但是,针对这些数据本身维数高且数量极大,如果

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9 刘红;陈光，

本文编号：1261780