基于PSO的k-means算法及其在网络入侵检测中的应用

在传统k-means算法中,初始聚类中心随机选择,聚类结果随初始聚类中心的不同而波动,从而导致聚类结果不稳定。提出的PSO-based k-means算法使用PSO算法优化生成初始聚类中心,得到的聚类结果全局最优,不会陷入局部最优解。实验结果表明,将PSO-based k-means算法用于入侵检测系统的规则挖掘处理模块,其入侵检测率明显高于传统k-means算法,而误报率则大大低于后者。显然,PSO-based k-means算法可有效提高网络入侵检测系统的性能。