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上传时间: 2021-03-14
详细说明：摘要—聚类算法通常通过分析收集到的流经网络的实时通信数据而用于网络入侵检测系统。 但是，网络通信数据是混合的，例如数字和分类数据。 因此，本文首先提出了一种表示混合类型数据聚类中心（原型）的方法。 然后分别结合数值属性的连续性特征和分类属性的语义特征，利用高斯核函数改进了相异性度量公式，并在此基础上定义了目标函数。 此后，本文进一步提出了一种改进的混合类型数据核聚类算法（IKCA-MD），该聚类结果显示出稳定的聚类结果，因为初始聚类中心是通过最大密度和距离方法（MDD）获得的。 最后通过实验验证了该方法在网络入侵检测中的可行性和有效性。
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