本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡異常檢測方法的研究

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【摘要】：為提高K-means聚類算法在異常檢測中的效果,以聚類分析為主線,針對傳統(tǒng)的K_means聚類算法在初始聚類中心點選擇隨機性和K值預先設定的問題,提出了一種改進的K_means聚類分析算法,算法引入密度參數(shù)和距離理論。依據(jù)密度理論和最大距離找出k個初始化中心點。并對算法進行仿真實驗,實驗證明,新的算法具有良好的效果。
【作者單位】： 曲阜師范大學信息科學與工程學院;
【分類號】：TP311.13;TP393.08
【正文快照】： 0引言常流量與正常流量之間存在著實質(zhì)的差異。聚類分數(shù)據(jù)挖掘[1]是從大量的、不完全的、有噪聲的、析方法的基本思想就是由于異常流量和正常流量不模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)并提取隱含同并且數(shù)目相對很少,因此對網(wǎng)絡流量特征進行聚在其中未知的、可信的、有用的模式

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