本文關(guān)鍵詞：PCKCI:一種基于特征提取的入侵檢測(cè)聚類算法的研究

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【摘要】：針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)安全的重要性,提出一種基于高斯核改進(jìn)的密度聚類算法,聚類分析的目標(biāo)是將相似的一類劃分到一起,但是由于信息化時(shí)代的飛速發(fā)展,會(huì)有大量的高維數(shù)據(jù)產(chǎn)生,因此,聚類分析在空間和時(shí)間上受到了很大的影響,故應(yīng)用特征提取pca對(duì)聚類進(jìn)一步的改進(jìn)。主要針對(duì)于KDD99數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,時(shí)間效率提高了一倍。通過(guò)聚類實(shí)驗(yàn)的比較和分析,降維提高時(shí)間和空間上的效率,優(yōu)化特征空間,從理論和實(shí)踐中都具有很大意義。
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61163052,61303231);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61433012);國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目(U1435215) 新疆大學(xué)博士啟動(dòng)基金(BS110126) 自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程項(xiàng)目(2014731002)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 2.吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)春()130012目前,以進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)+的時(shí)代,大數(shù)據(jù)已經(jīng)淹沒(méi)了我們,然而,真正的寶藏存在于高維數(shù)的海量數(shù)據(jù)。面對(duì)許多高維數(shù)的海量數(shù)據(jù),如網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)、DNA基因表達(dá)數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等。但是,針對(duì)這些數(shù)據(jù)本身維數(shù)高且數(shù)量極大,如果

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1261780