【摘 要】
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传统 K 中心点算法虽然改进了 K均值算法对嗓声和孤立点数据敏感的不足,但是仍存在着初 始聚类中心和聚类个数k难以确定的问题,因此,针对算法存在的问题,提出一种基于密度的
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传统 K 中心点算法虽然改进了 K均值算法对嗓声和孤立点数据敏感的不足,但是仍存在着初 始聚类中心和聚类个数k难以确定的问题,因此,针对算法存在的问题,提出一种基于密度的改进K 中 心点算法.该算法会根据数据集数据的分布情况自主确定聚类个数k和 k 个聚类中心点.最后,通过 在入侵检测领域KDD Cup9 9数据集上实验测试表明,改进K 中心点算法不仅能够自动形成k 个聚类, 而且具有较高的入侵检测率和较低的漏报率,聚类和入侵检测的效果均优于传统的K 中心点算法.
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