10.3969/j.issn.1008-0570.2006.15.017
改进分块支持向量聚类在入侵检测中的应用
支持向量聚类(SVC)是在支持向量机的思想上发展而来一种聚类方法,针对其处理大规模数据集速度缓慢的缺点,提出了一种改进的分块支持向量聚类算法.改进的算法分为三个阶段:前期的预处理,中期的分块算法,后期的改进标类算法.提出的方法显著加快了SVC的速度,在保持原来SVC算法的优点的基础上,对大规模数据集以及非均匀分布数据集等具有良好的效果.将其应用到网络入侵检测,实验结果表明改进的算法行之有效.
支持向量聚类、数据挖掘、网络安全、入侵检测
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TP3(计算技术、计算机技术)
教育部科学技术研究基础条件平台建设项目505006
2006-06-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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