K-PSO聚类算法在入侵检测中的研究

在改进的PSO算法与K均值算法基础上,提出K-PSO聚类算法。首先使用改进的PSO算法寻找最优的k个初始聚类中心点,然后利用K-Means算法找到聚类结果,最后把找到的结果输出即可。算法中待求解的向量空间中每个向量被描述为一个点,在数据集中的每个项目被描述为解空间中的一个维,整个数据集作为一个带很多点的多维空间来描述,每个点映射为一个粒子,整个数据集就是一个粒子群。实验表明,改进后的算法用于入侵检测系统中,可以提高异常检测的准确率,降低误报率。