【摘 要】
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随着云时代的到来,大数据的应用受到了越来越多的关注。大数据的核心在于挖掘数据中蕴藏的价值链,为决策提供可借鉴参考。聚类算法是数据挖掘的一种归类方法,K-means则是基于
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随着云时代的到来,大数据的应用受到了越来越多的关注。大数据的核心在于挖掘数据中蕴藏的价值链,为决策提供可借鉴参考。聚类算法是数据挖掘的一种归类方法,K-means则是基于划分的聚类方法。在网络安全检测中,应用K-means建立网络异常检测模型,可有效提高大数据环境下集中选取数据准确性的能力,控制检测误报率,缩短网络异常数据选取时间。但是,传统的K-means聚类算法在数据类型预处理、初始中心选取和K值确定等方面存在不确定性,导致对入侵检测的效率降低。本文提出一种改进的K-means算法,并通过利用KDDC
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