针对FCM聚类算法容易陷入局部最优且对初始点很敏感的问题,提出基于搜索空间平滑技术的点密度加权FCM算法以获得最优解。以所得的聚类中心作为输入,再次执行FCM算法,对于隶属度小于阈值的数据样本进行检测;如果该数据样本被删除,目标函数值变化明显,则该数据样本为异常数据样本,并且聚类最后产生的小的簇中的数据样本也是异常数据样本。在KDDCUP99数据集上进行检测,实验结果表明该算法具有较高的检测率及较低的误检率。
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