摘要：本文针对传统的聚类算法在入侵检测系统中的不足，提出一种基于密度的初始聚类中心的选择方法，可克服普通K-Means中的需人工确定K值的问题，用此算法改进的入侵检测模型能够获得很好的聚类效果。对比实验结果，发现使用改进后的算法与传统的K-Means相比可以获得更高的检测率和较低的误报率。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社