本文關鍵詞：PCKCI:一種基于特征提取的入侵檢測聚類算法的研究

  更多相關文章： 高斯核 密度聚類 pca KDD數(shù)據(jù)集

【摘要】：針對目前網(wǎng)絡安全的重要性,提出一種基于高斯核改進的密度聚類算法,聚類分析的目標是將相似的一類劃分到一起,但是由于信息化時代的飛速發(fā)展,會有大量的高維數(shù)據(jù)產(chǎn)生,因此,聚類分析在空間和時間上受到了很大的影響,故應用特征提取pca對聚類進一步的改進。主要針對于KDD99數(shù)據(jù)集進行分析,實驗結(jié)果表明,時間效率提高了一倍。通過聚類實驗的比較和分析,降維提高時間和空間上的效率,優(yōu)化特征空間,從理論和實踐中都具有很大意義。
【作者單位】： 新疆大學信息科學與工程學院;吉林大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61163052,61303231);國家自然科學基金重點項目(61433012);國家自然科學基金聯(lián)合基金項目(U1435215) 新疆大學博士啟動基金(BS110126) 自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程項目(2014731002)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 2.吉林大學計算機科學與技術學院,長春()130012目前,以進入互聯(lián)網(wǎng)+的時代,大數(shù)據(jù)已經(jīng)淹沒了我們,然而,真正的寶藏存在于高維數(shù)的海量數(shù)據(jù)。面對許多高維數(shù)的海量數(shù)據(jù),如網(wǎng)絡入侵檢測數(shù)據(jù)、DNA基因表達數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等。但是,針對這些數(shù)據(jù)本身維數(shù)高且數(shù)量極大,如果

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本文編號：1261780