改进K-means聚类算法在入侵检测中的应用与优化

K-means聚类算法是一种广泛应用的数据挖掘方法，它基于距离作为相似性度量，通过迭代过程将数据集划分为多个簇。然而，传统的K-means算法存在一些局限性，例如在确定聚类个数k时较为困难，容易受到噪声和孤立点的影响，这可能导致聚类结果不理想。 为解决这些问题，该研究提出了一种改进的K-means算法。首先，算法利用类间相异度（inter-cluster distance）和类内相异度（intra-cluster distance）来确定初始聚类中心的数量k。这样做的目的是通过统计学方法自动调整k值，减少了对人工干预的依赖，提高了算法的自适应性。 其次，算法引入了新的策略来处理孤立点和噪声。通过计算每个数据点与剩余点的距离和距离均和，如果某点的这两者差异较大，就将其标记为孤立点或噪声点，并从聚类中删除。这样的做法有助于减少这些异常值对聚类结果的影响，提升聚类的准确性。 在实际应用中，作者将改进后的K-means算法应用到了入侵检测系统中。通过仿真实验，结果显示，这种改进显著降低了误报率和误检率，提高了入侵检测的准确性和效率。这是因为孤立点和噪声点的剔除减少了对正常行为模式的干扰，使得算法能更精确地识别出潜在的入侵行为。 这项研究通过对K-means算法的关键环节进行优化，提升了聚类的鲁棒性和准确性，特别是在处理大数据集和复杂环境下的数据挖掘任务时，显示出了其优越性。这对于提高数据处理的效率和决策支持系统的性能具有重要意义。