【摘 要】
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聚类算法广泛应用于入侵检测系统（IDS）的数据挖掘中。虽然K-MEANS算法是最为经典的聚类算法之一,但是由于入侵检测系统的数据集具有特殊性,直接在其上进行K-MEANS聚类的效果不
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聚类算法广泛应用于入侵检测系统（IDS）的数据挖掘中。虽然K-MEANS算法是最为经典的聚类算法之一,但是由于入侵检测系统的数据集具有特殊性,直接在其上进行K-MEANS聚类的效果不佳。为了提高K-MEANS在IDS数据集上的聚类准确性,引入一种数据预处理方法。该方法对IDS的记录特征做标准化处理,使原本取值范围差异很大的数值型特征在同一个区间内取值,排除原始数据中不同度量带来的不良影响,从而优化聚类的效果。仿真实验表明,K-MEANS算法对预处理后的IDS数据集的聚类准确度有很大的提高。
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