基于改进模拟退火的优化K-means算法

被引：16

作者：

李梓 ^{[1
]}

于海涛 ^{[1
]}

贾美娟 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 大庆师范学院计算机科学与信息技术学院

[2] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

来源：

计算机工程与应用 | 2012年 / 48卷 / 24期

基金：

黑龙江省自然科学基金;

关键词：

K-means聚类; 改进的模拟退火算法; 评价函数; 入侵检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了一种基于改进模拟退火的优化K-means(SA-KM)的聚类算法,该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题。为了提高SA-KM算法的聚类划分质量,提出了一种用于评价聚类结果的评价函数,该函数更为准确地反映类内距离和类间距离。仿真结果表明使用该算法在进行入侵检测时,能够检测出多种类型的入侵行为,能够保持较高的网络入侵检测率和较低网络入侵的误报率。

引用

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页数：5