基于模拟退火与K均值聚类的入侵检测算法

摘要

K均值聚类算法时初始值的选取依赖性极大,易陷入局部极值.为此,结合模拟退火算法和K均值聚类思想,提出一种新的入侵检测方案.算法利用模拟退火算法时聚类分析中的聚类准则进行优化,以获得全局最优解,并进一步开拓模拟退火算法的并行性以加快算法收敛速度.在KDD CUP 1999上进行了仿真测试,实验结果表明该方案优于基于K均值聚类的入侵检测算法,有较低的误检率与虚警率.