网络延迟聚类的宏观预警的检测点放置

大规模异常事件爆发,使网络可用性受到严重威胁。引发人们对大规模入侵检测系统的研究,其检测效果直接取决于网络检测点选取。大规模网络预警检测点放置问题被转化为网络拓扑有权图聚类问题。针对层次聚类算法面临的初始点选择问题提出基于出度分离初始点选择算法,降低聚类结果对初值的依赖。同时,提出改进双向层次聚类算法DHC,有效降低了结果簇数量。实验证明,此算法整体最优并成功应用于测得的真实全国骨干网络,有效解决了检测点放置问题。