改进K-means聚类算法在入侵检测中的应用与优化

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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。
2009-01-20 上传
摘刁石3七 随着Intemet的大规模普及和企业信息化程度的提高,无结构(如HTML和纯文本文 件)或半结构(如XML数据)化的文本数据正在以惊人的速度增长,文本数据的管理和分 析就变得空前重要。聚类技术作为文本信息挖掘技术中的核心技术之一,其目标是将文 档集合分成若干个簇,要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大,而不同簇之间的相 似度尽可能的小。 自20世纪50年代以来,人们提出了多种聚类算法,大致可分为基于划分和基于层 次的两种。在基于划分的聚类算法中,最著名的是K一MeanS算法。自 1967年由MacQueen 首次发表后,目前已经成为数理统计、模式识别、机器学习和数据挖掘等领域应用最普 遍的聚类算法之一,并衍生出多种变形算法,组成了K一MeanS算法家族。这些K一Means 类型的算法聚类速度快、易于实现,而且适用于文本、图像特征等多种数据的聚类分析。 然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K一Means算法以及其变种的聚类结 果会产生较大的波动。本文基于密度的概念,对每个点(文本)按密度大小排序,通过自 适应选择最佳密度半径来确定最大的点密度,选择密度较大且合理的点作为聚类的初始 中心点,从而优化中心点的选择,使K·Means算法有个好的起点。同时针对文本特征矩 阵的高维性、稀疏性等特点,文本的每一个类别聚类时限定于所选关键词的一个子集, 因此本文在每一个聚类簇上根据变量对聚类结果贡献的重要程度赋予其不同的权值,重 要的变量赋予较大的权值,可以有效地解决文本数据的稀疏性、高维性等问题,显著地 提高K一Means算法聚类的准确性,快速发现好的聚类簇,得到一种适合文本数据聚类分 析的改进算法。本文对K一Means算法做了两点重要改进,实验表明改进后的算法能够生 成质量较高而且波动性较小的聚类结果。同时,为了使聚类结果易于理解和表达,对聚 类簇进行合适的标引,以便正确理解聚类簇内容,提高信息处理的性能和效率