面向不完全攻击数据集的两阶段聚类算法

摘要

实时攻击数据集合有缺失属性和大量非攻击样本,呈现属性分布不完全和类分布偏斜的特点,不利于聚类分析.针对此问题,提出了一种面向不完全攻击数据集的两阶段聚类算法.算法首先利用标准2-类支持向量机分离数据集中的非攻击样本,使类分布均衡.提出一种不完全样本间的距离度量方法,将该方法应用于最近邻间隔模糊C均值算法实现聚类.实验结果表明,与现有算法相比,提出的算法有效地提高了聚类准确率.