改进支持向量聚类在网络入侵检测中的应用研究
作者：徐保国; 白文宝
摘要：首先对于支持向量聚类中的聚类形成算法做了一定的改进,对于网络连接数据的异构性,提出了采用基于相似度异构距离度量（SHVDM）的核函数方法,以弥补欧式距离在这方面的不足;最后将改进支持向量聚类算法应用于网络入侵检测系统（NIDS）,对比于改进前算法及广泛应用的其他聚类算法,实验结果表明改进的算法综合效果好,适应性强,具有一定的理论意义。
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关键词：
- 入侵检测
- 无监督聚类
- 支持向量聚类
- 相似度异构距离度量
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