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      一種自適應(yīng)AP聚類方法

      2018-03-06 | rar | 0.50 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量的增大對入侵檢測系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性提出了更高的要求，壓縮訓(xùn)練數(shù)據(jù)可加快未知樣本的分類處理速度。針對數(shù)據(jù)量過大造成壓縮處理和聚類效率低下的難題，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)AP （affinity propa-gation）聚類方法，采取直接關(guān)聯(lián)與簇中心距離較近樣本的方法，減少聚類樣本數(shù)量，降低聚類時(shí)空消耗，并依據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果，不斷調(diào)整聚類參數(shù)，精確聚類結(jié)果。2個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集的應(yīng)用結(jié)果表明，該方法可從大規(guī)模樣本中有效聚出代表性子集，在保證準(zhǔn)確率的前提下，提高入侵檢測的實(shí)效性。

      網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù) 聚類
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