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PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究
1
作者
高程
努尔布力
谢男男
《激光杂志》
北大核心
2015年第12期26-30,共5页
针对目前网络安全的重要性,提出一种基于高斯核改进的密度聚类算法,聚类分析的目标是将相似的一类划分到一起,但是由于信息化时代的飞速发展,会有大量的高维数据产生,因此,聚类分析在空间和时间上受到了很大的影响,故应用特征提取pca对...
针对目前网络安全的重要性,提出一种基于高斯核改进的密度聚类算法,聚类分析的目标是将相似的一类划分到一起,但是由于信息化时代的飞速发展,会有大量的高维数据产生,因此,聚类分析在空间和时间上受到了很大的影响,故应用特征提取pca对聚类进一步的改进。主要针对于KDD99数据集进行分析,实验结果表明,时间效率提高了一倍。通过聚类实验的比较和分析,降维提高时间和空间上的效率,优化特征空间,从理论和实践中都具有很大意义。
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关键词
高斯核
密度聚类
pca
KDD99数据集
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职称材料
题名
PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究
1
作者
高程
努尔布力
谢男男
机构
新疆大学信息科学与工程学院
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2015年第12期26-30,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61163052
61303231)
+3 种基金
国家自然科学基金重点项目(61433012)
国家自然科学基金联合基金项目(U1435215)
新疆大学博士启动基金(BS110126)
自治区青年科技创新人才培养工程项目(2014731002)
文摘
针对目前网络安全的重要性,提出一种基于高斯核改进的密度聚类算法,聚类分析的目标是将相似的一类划分到一起,但是由于信息化时代的飞速发展,会有大量的高维数据产生,因此,聚类分析在空间和时间上受到了很大的影响,故应用特征提取pca对聚类进一步的改进。主要针对于KDD99数据集进行分析,实验结果表明,时间效率提高了一倍。通过聚类实验的比较和分析,降维提高时间和空间上的效率,优化特征空间,从理论和实践中都具有很大意义。
关键词
高斯核
密度聚类
pca
KDD99数据集
Keywords
gauss kernel
density clustering
pca
kdd99 dataset
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究
高程
努尔布力
谢男男
《激光杂志》
北大核心
2015
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