【摘 要】
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模糊核C-均值聚类（KFCM）的主要思想是在模糊C-均值聚类（FCM）中引入核函数,样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,解决了高维数据空间的聚类问题。同经典的FCM算法及其派
【机 构】
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南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系,湖州师范学院信息工程学院
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模糊核C-均值聚类（KFCM）的主要思想是在模糊C-均值聚类（FCM）中引入核函数,样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,解决了高维数据空间的聚类问题。同经典的FCM算法及其派生算法一样,KFCM算法对噪声或野值数据敏感。论文在KFCM基础上,利用鲁棒统计观点对目标函数进行改进,通过引入非欧式距离度量代替欧氏距离度量,提高其对噪声或野值数据的抗干扰能力。将该算法用于构建入侵检测系统模型并通过模拟仿真实验表明,改进算法有效解决了传统的聚类算法在入侵检测中稳定性差,检测准确率低的问题。
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