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申请/专利权人：广东机电职业技术学院
摘要：本发明涉及样本分类、网络安全领域，具体为一种基于新型模糊C均值的实时聚类方法。该方法包括：对目标函数进行优化，得到优化的目标函数，基于优化的目标函数计算得到新的聚类中心更新公式；接收数据流，基于优化的目标函数和新的聚类中心更新公式进行聚类，根据各条数据与聚类中心的距离大小来判断数据的类别。本发明可以用于网络入侵行为检测系统，利用流数据的重要度衰减特性，使其能够处理一些界限并非绝对清晰的高数据流，解决现有技术在处理大规模数据集或需要实时响应的场景中表现不佳的问题，减少关键信息的丢失或避免处理不及时，有效地根据各条数据与聚类中心的距离大小来判断数据的类别，可以提高实时监控系统的性能和安全性。
主权项：1.一种基于新型模糊C均值的实时聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对目标函数进行优化，得到优化的目标函数，基于优化的目标函数计算得到新的聚类中心更新公式；所述优化的目标函数如下： 其中，J为目标函数，M是类别的个数，N是数据的个数，ω是放缩系数；xj是第j条数据，ci是第i个类，uij是第j个数据在第i个类上的隶属度，β为0,1之间的系数；S2、接收数据流，基于优化的目标函数和新的聚类中心更新公式进行聚类，根据各条数据与聚类中心的距离大小来判断数据的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东机电职业技术学院 一种基于新型模糊C均值的实时聚类方法
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