高程
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- PCKCI:一种基于特征提取的入侵检测聚类算法的研究
- 2015年
- 针对目前网络安全的重要性,提出一种基于高斯核改进的密度聚类算法,聚类分析的目标是将相似的一类划分到一起,但是由于信息化时代的飞速发展,会有大量的高维数据产生,因此,聚类分析在空间和时间上受到了很大的影响,故应用特征提取pca对聚类进一步的改进。主要针对于KDD99数据集进行分析,实验结果表明,时间效率提高了一倍。通过聚类实验的比较和分析,降维提高时间和空间上的效率,优化特征空间,从理论和实践中都具有很大意义。
- 高程努尔布力谢男男
- 关键词：高斯核密度聚类
