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摘 要：在聚类分析中,距离及差异性（或相似性）度量方法是最基础的概念,度量方法的选择直接影响聚类结果的质量.本文在已有聚类算法的基础上,将混合数据的相异度矩阵与K-means算法相结合,提出了一种切实有效,具有较强通用性、稳定性的方法,对于入侵检测具有重大的现实意义.

关 键 词：聚类算法；入侵检测；相异度；遗传算法

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中图分类号：TP393.08

1混合数据的相异度的基本原理

1.1KDDcup99数据集.该数据集首先在与KDD99同时举办的第三届国际知识发现和数据挖掘工具竞赛上使用,它包含了在军事网络环境中仿真的各种入侵数据.大多数的算法试验采用这一数据集,但往往都只对原始数据集进行简单的处理,以满足实验算法的需要,并没有考虑到原始数据集的特点,甚至破坏了原始数据集的特性.因此得出的实验结果并不能真正的反映问题,而且现实应用具有一定的局限性.

1.2特征提取与主成分分析.对于实验所用的KDD99数据集,维数较高,数据量很大,聚类时需要耗费大量的时间,使得聚类变的难以实现.因此我们需要对其进行特征提取,使原有庞大的数据集改变的简单短小,并且可以保留原有数据的完整性,在这样抽样的数据上进行数据处理,效率变的更高.

1.3K-Means算法原理.原始k-means算法的处理的过程为：要随机地选择若干k个对象,其中每个对象原始地代表了一个簇的平均值或中心.对其他剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近簇.然后重新进行计算每个簇的平均值.此过程不断重复,一直到准则函数收敛.

2基于相异度矩阵的K-means算法

参考文献：

[3]EskinE,ArnoldA,PrerauMetal.Ageometricframeworkforunsupervisedanomalydetection：Detectingintrusionsinunlabeleddata.InDataMiningforSecurityApplications,2002.

[4]JiaweiHan,MichelineKamber.数据挖掘概念与技术（原书第二版）[M].范明,孟小峰.北京：机械工业出版社,20

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作者简介：翟玲（1975.9-）,女,1997年毕业于西安科技大学计算机及应用专业本科,项目管理专业研究生,助理工程师,从事数字图书馆、手机图书馆研究,现工作单位：西安科技大学图书馆.

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