18.MATLAB神经网络43个案例分析广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.zip资源-CSDN文库

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神经网络

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聚类

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MATLAB是一种强大的编程环境，尤其在数学计算、数据分析和建模方面表现卓越。在这个特定的压缩包中，"18.MATLAB神经网络43个案例分析广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.zip"，我们关注的是神经网络在聚类算法上的应用，特别是针对网络入侵的检测和分类。聚类是一种无监督学习方法，常用于数据的预处理和模式发现，而网络入侵聚类则涉及到网络安全领域，旨在识别和区分正常网络行为与潜在的攻击行为。我们需要了解神经网络的基本构成。神经网络是由大量的人工神经元模拟生物神经元工作原理构建的模型。这些神经元通过权重连接，形成多层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。在MATLAB中，可以使用内置的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来创建、训练和评估各种类型的神经网络。聚类算法通常包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。在神经网络中，可以采用自组织映射（SOM）或竞争性学习神经网络（如Boltzmann机）进行聚类。这些算法通过迭代优化网络权重，使得具有相似特征的数据点被分配到相同的簇中。在网络入侵检测中，聚类可以帮助我们识别异常流量模式，从而发现潜在的入侵行为。 MATLAB中的“chapter34”可能指的是案例分析的一部分，详细说明了如何应用神经网络进行网络入侵聚类。在这一章节，你可能会学到如何准备数据集，选择合适的神经网络架构，配置训练参数，以及如何解释和评估聚类结果。此外，案例可能还会涉及数据预处理步骤，如归一化和特征选择，这些都是提高聚类效果的关键。在实际操作中，网络入侵聚类的挑战在于数据的复杂性和实时性。由于网络流量数据庞大且变化快速，聚类算法需要高效且能够适应动态环境。因此，选择合适的神经网络模型和优化策略至关重要。例如，SOM因其可视化能力和对非欧几里得距离的处理能力而受到青睐，而深度学习模型如深度信念网络（DBN）则可以捕捉更复杂的模式。在MATLAB中实现这些算法时，用户需要编写代码来定义网络结构，加载数据，训练网络，执行聚类，并分析结果。MATLAB的可视化工具可以帮助理解网络的学习过程和聚类效果，如观察节点分布图或生成混淆矩阵。总结来说，这个压缩包提供了一套基于MATLAB的神经网络聚类案例研究，特别是针对网络入侵的聚类算法。通过学习和实践这些案例，你可以深入理解神经网络在聚类问题上的应用，掌握如何利用MATLAB进行数据预处理、网络构建、训练以及结果评估，这对于提升网络安全分析和数据挖掘技能非常有帮助。

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18.MATLAB神经网络43个案例分析广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip （2个子文件）

chapter34

FCMGRNN.m 5KB

netattack.mat 27KB

%% 该代码为基于FCM-GRNN的聚类算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境文件 clear all; clc; %% 提取攻击数据 %攻击样本数据 load netattack; P1=netattack; T1=P1(:,39)'; P1(:,39)=[]; %数据大小 [R1,C1]=size(P1); csum=20; %提取训练数据多少 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end %% 网络训练样本提取 cent1=P1(find(a1==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a1==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a1==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a1==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a1==5),:);cent5=mean(cent5); %提取范数最小为训练样本 for n=1:R1; ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tcl(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end P2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tcl,tc2,tc3,tc4,tc5]; k=0; %% 迭代计算 for nit=1:10%开始迭代 %% 广义神经网络聚类 net = newgrnn(P2',T2,50); %训练广义网络 a2=sim(net,P1') ; %预测结果 %输出标准化（根据输出来分类） a2(find(a2<=1.5))=1; a2(find(a2>1.5&a2<=2.5))=2; a2(find(a2>2.5&a2<=3.5))=3; a2(find(a2>3.5&a2<=4.5))=4; a2(find(a2>4.5))=5; %% 网络训练数据再次提取 cent1=P1(find(a2==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a2==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a2==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a2==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a2==5),:);cent5=mean(cent5); for n=1:R1%计算样本到各个中心的距离 ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end %选择离每类中心最近的csum个样本 for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tc1(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end p2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tc1,tc2,tc3,tc4,tc5]; %统计分类结果 Confusion_Matrix_GRNN=zeros(6,6); Confusion_Matrix_GRNN(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_GRNN(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_GRNN(nf+1,nc+1)=length(find(a2(find(T1==nf))==nc)); end end pre2=0; for n=2:6; pre2=pre2+max(Confusion_Matrix_GRNN(n,:)); end pre2=pre2/R1*100; end %% 结果显示 Confusion_Matrix_FCM Confusion_Matrix_GRNN web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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