%0 Journal Article
%T Improved fuzzy C-means clustering algorithm and its application to intrusion detection<br>改进FCM聚类算法及其在入侵检测中的应用
%A ZHANG Guo-suo
%A ZHOU Chuang-ming
%A LEI Ying-jie
%A <br>张国锁
%A 周创明
%A 雷英杰
%J 计算机应用
%D 2009
%I 
%X 针对模糊C-均值(FCM)算法的局限性,提出了一种具有两阶段的模糊FCM聚类改进算法.通过加入点密度函数加权系数和样本特征矢量权重对FCM聚类算法中的目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述.该算法克服了样本分布不均匀和样本特征矢量对分类贡献不均衡的情况,有效地提高了聚类精度.最后利用KDD CUP 99数据集进行实验,结果表明该算法具有良好的可靠性和可行性.
%K intrusion detection
%K fuzzy clustering
%K C-means algorithm<br>入侵检测
%K 模糊聚类
%K C-均值算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=831E194C147C78FAAFCC50BC7ADD1732&aid=2A1C4488F731EE56E07B179EE2BF6BC5&yid=DE12191FBD62783C&vid=771469D9D58C34FF&iid=94C357A881DFC066&sid=F4C7ED9FD9D7FC69&eid=298DD318DE734E4F&journal_id=1001-9081&journal_name=计算机应用&referenced_num=0&reference_num=6