%0 Journal Article
%T 基于pso的k-means算法及其在网络入侵检测中的应用
%A 傅涛
%A 孙亚民？
%J 计算机科学
%D 2011
%X 在传统k-means算法中，初始聚类中心随机选择，聚类结果随初始聚类中心的不同而波动，从而导致聚类结果不稳定。提出的pso-basedk-means算法使用pso算法优化生成初始聚类中心，得到的聚类结果全局最优，不会陷入局部最优解。实验结果表明，将pso-basedk-means算法用于入侵检测系统的规则挖掘处理模块，其入侵检测率明显高于传统k-means算法，而误报率则大大低于后者。显然，pso-basedk-means算法可有效提高网络入侵检测系统的性能。
%K pso-basedk-means
%K 优化聚类
%K 入侵检测
%K 检测率
%K 误报率
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=110512&flag=1