【摘 要】
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将异常入侵检测系统设计成四个环节：数据收集与预处理模块、聚类模块、标记模块和检测模块。在聚类模块中,使用K-means算法对KDDCUP 99入侵检测数据集进行聚类处理,通过对其聚
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将异常入侵检测系统设计成四个环节：数据收集与预处理模块、聚类模块、标记模块和检测模块。在聚类模块中,使用K-means算法对KDDCUP 99入侵检测数据集进行聚类处理,通过对其聚类结果的分析,发现识别数据入侵的检测率低、误报率高等问题。在此基础上,提出一种改进的K-means算法,改进后的算法首先使用了（凝聚）层次方法来选取聚类的初始中心,然后使用K-means算法快速收敛获取聚类结果。改进算法克服了k-means算法因为依赖于对初始聚类中心的选择容易陷入局部极值的缺点,且在聚类过程中可以充分考虑数据类
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