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论文的研究内容

论文的研究内容包括两个方面：一是研究新的高效聚类算法；一是将现有的聚类算法或论文中提出的新算法与入侵检测技术相结合，从而提供一个良好的入侵检测模型。具体研究内容包括以下几点：

首先，针对聚类算法的研究问题：

1、如何提高算法的可扩展性

许多聚类算法对于少于200个数据对象的小数据集是有效的，但是它们不能处理大规模数据库中的大量对象。现有的聚类算法仅适用于处理大型数据集，只能处理数值型数据对象，不能分析具有类属性的数据对象。

2.如何处理异常值

在实际应用中，估计数据集中的异常值可能非常困难。许多算法通常会丢弃增长缓慢的聚类，这样的聚类往往代表异常值。然而，在某些应用中，用户可能对相对较小的集群感兴趣。例如，在入侵检测中，这些小簇可能代表异常行为。因此，我们需要考虑如何在对算法影响较小的前提下更好地处理这些离群点。

3.研究适用于类属性数据的聚类算法的有效性

对于聚类分析，有效性问题通常可以转化为最佳类别数k的决策。目前，聚类算法的有效性分析大多集中在对数值数据聚类方法的分析上。对于具有类属性的数据聚类，没有有效的分析方法。

其次，针对聚类算法在入侵检测系统应用中的研究问题：

1、如何将聚类技术和入侵检测技术结合起来，取得更好的效果

许多聚类算法已经与入侵检测系统应用环境相结合。许多研究者对前人提出的算法进行了改进，并将其应用到入侵检测系统中，或者提出了一种新的算法来满足入侵检测系统的要求。随着聚类技术的不断发展，聚类技术在入侵检测中的应用将是一项很有前途的工作。我们需要将更好的聚类技术应用于入侵检测。

2.利用聚类技术处理入侵检测中的频繁虚警

尽管入侵检测是一项重要的安全措施，但它经常会触发大量的假警报，这使得安全管理员不知所措。事实上，大量的假警报反复频繁地发生。聚类技术可以用来寻找导致入侵检测系统中大量误报的根本原因。

二、学位论文的研究基础

学位论文的选择依据和意义，以及国内外的研究现状和发展趋势。

聚类分析有着悠久的历史，其重要性和与其他研究方向的交叉性已经得到研究者的充分肯定。聚类算法的研究必将推动相关学科的发展。此外，集群技术已经在广泛的应用中活跃起来。聚类算法作为一门具有信息安全专业的交叉学科，近年来也被广泛应用于入侵检测。然而，尽管聚类算法取得了很大的进步，但仍然存在一些未解决的问题。同时，聚类算法在一些应用领域还没有充分发挥作用，聚类技术和入侵检测技术的结合还不够完善。在这种情况下，我们认为论文的主题非常有意义。

这项论文研究主要包括两个方面：聚类算法的研究和聚类算法在入侵检测中的应用。以下两个方面说明了这两个方面在国内外的发展现状和趋势：

前人已经提出了许多聚类算法，但没有一种算法能够普遍应用于揭示多维数据集所呈现的各种结构。根据聚类中数据的积累规律和应用这些规律的方法，聚类算法可分为以下几种类型：

1.分区聚类算法

分区聚类算法需要预先指定聚类数或聚类中心，并通过反复迭代运算逐步降低目标函数的误差值。当目标函数收敛时，得到最终的聚类结果。划分聚类算法的典型代表是k-均值算法[1]和k-modoid算法。这些算法处理简单，运行效率较高，但它们依赖于簇的数目，并且依赖于簇的数目。到目前为止，许多聚类任务都选择了这两种经典算法，针对k-means和k-modoid的固有弱点，也有许多改进版本。

2.分层聚类算法

也称为树聚类算法，它使用数据的连接规则，并通过分层框架重复地分割和聚集数据，以形成分层的聚类解决方案序列。由于层次聚类算法的计算复杂度很高，因此它适用于小数据集的聚类。在20xx年，Gelbard等人提出了一种新的分层聚合算法，称为正二进制方法。该方法将待分类的数据以正二进制形式存储在二维矩阵中。他们认为将原始数据转换成正二进制将提高聚类结果的准确性和聚类的鲁棒性，尤其是对于分层聚类算法。Kumar等人[9]提出了一种新的基于连续数据的不可分辨粗糙聚集的层次聚类算法，该算法同时考虑了项目的出现顺序和集合的内容。该算法能够有效地挖掘连续数据，刻画类簇的主要特征。

3.基于密度网格的聚类算法

不同于传统的聚类方法，基于密度的聚类算法通过数据密度找到任意形状的聚类。基于网格的聚类算法使用网格结构，围绕模式组织由矩形块划分的值空间，并基于块的分布信息实现模式聚类。基于网格的聚类算法通常与其他方法相结合，尤其是与基于密度的聚类方法相结合。基于网格和密度的聚类方法广泛应用于以空间信息处理为代表的许多领域。特别是随着近年来处理大规模数据集的可扩展聚类方法的发展，它在空间数据挖掘研究的子领域中变得越来越活跃。

开放报告研究方法全集

实证研究方法

实证研究方法是科学实践研究的一种特殊形式。根据现有科学理论和实践的需要，提出在自然条件下，通过有目的、有步骤的操作，设计、使用科学仪器和设备，并通过观察、记录和测量伴随这些现象的变化，确定条件和现象之间的因果关系。主要目的是解释各种自变量和因变量之间的关系。

定量分析

在科学研究中，定量分析可以进一步细化人们对研究对象的理解，从而更科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。

定性分析

定性分析是对研究对象的定性分析。具体来说，就是用归纳演绎、分析综合、抽象概括的方法，对所获得的材料进行思维处理，从而去粗去精、去伪存真，从而达到对事物本质的理解，揭示事物的内在规律。

跨学科研究方法

运用多学科的理论、方法和成果，从整体上对一个学科进行综合研究的方法，也称为交叉研究方法。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化的过程中高度整合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，目前世界上有2000多个学科，学科分化趋势仍在加剧，但与此同时，学科之间的联系越来越紧密，在语言、方法和一些概念上有越来越统一的趋势。