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一种自适应AP聚类方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.50 MB | 2018-03-06

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　　网络数据流量的增大对入侵检测系统的实时性提出了更高的要求，压缩训练数据可加快未知样本的分类处理速度。针对数据量过大造成压缩处理和聚类效率低下的难题，提出了一种改进的自适应AP （affinity propa-gation）聚类方法，采取直接关联与簇中心距离较近样本的方法，减少聚类样本数量，降低聚类时空消耗，并依据关联结果，不断调整聚类参数，精确聚类结果。2个网络安全数据集的应用结果表明，该方法可从大规模样本中有效聚出代表性子集，在保证准确率的前提下，提高入侵检测的实效性。

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