基于密集群均值迭代聚类的网络入侵检测研究

发布时间：2022-01-07 06:47

　　选用常用的无监督学习算法开展入侵检测研究,分析改进其中存在的不足,构建密集群均值化迭代聚类算法,实现自动合理地聚合划分待检测数据。同时,提出一种基于密集群均值化迭代聚类算法的网络入侵检测方法,首先通过PCA算法实现数据降维,然后基于密集群均值化迭代聚类算法划分待检测数据。实验结果表明,该网络入侵检测方法弥补了基于无监督学习检测的不足,保证了检测稳定性,表现出较良好的应用价值。 

【文章来源】：佛山科学技术学院学报(自然科学版). 2020,38(04)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

因离群点带来偏差的均值化结果

密集圈内均值化结果


本文编号：3574037