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LKM：基于LDA的K均值聚类算法，用于移动传感器网络中入侵检测的数据分析
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文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：由移动节点组成的移动传感器网络（MSN）对网络攻击敏感。 入侵检测系统（IDS）是一种主动网络安全技术，可以保护网络免受攻击。 在IDS的数据收集阶段，由于在多维空间中收集的高维数据，对随后的数据分析和响应阶段施加了巨大压力。 因此，用于入侵检测的传统方法将不再适用于MSN。 为了提高数据分析的性能，我们将K-means算法应用于高维数据聚类分析。 因此，提出了一种改进的基于线性判别分析（LDA）的K均值聚类算法，称为LKM算法。 在该算法中，我们首先应用LDA的降维将高维数据集划分为二维数据集。 然后我们使用K-means算法对降维数据进行聚类分析。 仿真结果表明，LKM算法缩短了样本特征提取时间，提高了K均值聚类算法的准确性，这两者都证明了LKM算法提高了高维数据分析的性能，提高了MSN中IDS的异常检测率。
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