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聚类技术在入侵检测中被广泛研究,但是传统的K?means算法对初始值敏感,无法取得理想的效果;层次聚类算法时间复杂度高,性能较差。针对这些问题,设计了一种改进的K?means算法:算法优化孤立点和噪声处理能力,根据有效性指标获得最优K值,在此基础上,动态选取初始聚类中心进行聚类,可以取得较好的聚类效果。采用数据集KDD Cup99将改进的算法应用于入侵检测,进行仿真实验。实验结果表明,改进的算法有效地提高了检测率和降低了误检率,与现有算法相比具有一定的优势。  相似文献   
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