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理工类研究生开题报告

论文的研究内容包括两个方面：一是研究新的高效的聚类算法;

一是把已有的聚类算法或论文提出的新算法和入侵检测技术相结合，

从而提出一个好的入侵检测模型。具体的研究内容包括以下几个点：

第一、针对聚类算法的研究问题：

1、如何提高算法的可扩展性

许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集上是高效率

的，但是无法处理一个大规模数据库里的海量对象。现有的聚类算法

只有极少数适合处理大数据集，而且只能处理数值型数据对象，无法

分析具有类属性的数据对象。

2、如何处理离群点

在实际应用中，估计数据集中的离群点可能是非常困难的，很

多算法通常丢弃增长缓慢的簇，这样的簇趋向于代表离群点。然而在

某些应用中，用户可能对相对较小的簇比较感兴趣，比如入侵检测中，

这些小的簇可能代表异常行为，那么我们需要考虑在对算法影响更小

的前提下，如何更好的处理这些离群点。

3、研究适合具有类属性数据的聚类算法的有效性

对聚类分析而言，有效性问题通常可以转换为最佳类别数 k 的

决策。而目前有关聚类算法的有效性分析，大都集中在对数值数据的

聚类方式分析上。对于具有类属性的数据聚类，还没有行之有效的分

析方法。

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