网络聚类

本资源提供Kohonen神经网络在网络入侵聚类分析中的应用实例。

复杂网络的聚类算法，挺适合那种时空维度交错又数据量巨大的情况。像遥感图像、交通流、甚至是实时导航系统，都是典型应用。你要是做空间的，肯定对什么拓扑结构、距离约束不陌生。这里面用到的方式也蛮丰富的，空间推理、几何计算啥的都得会点儿。 拓扑结构的挺吃数据结构功底的，不过一旦你搞清楚数据背后的时空语义，模型拟合的效果会比较惊喜。推荐你看看下面这几个文章资源，有些用 Kohonen 聚类入侵检测，有些用海豚算法网络。嗯，听着有点野，但还真挺实用。 如果你对Oracle 空间数据库感兴趣，那个网络拓扑结构的也比较系统，搭配可视化效果也还不错。还有用MATLAB做复杂网络实现的文章，代码清晰，逻辑也不绕，

43 个神经网络案例里的 Kohonen 聚类算法那一块，挺适合用来练手网络安全方向的聚类。用的是Kohonen 自组织映射网络（Self-Organizing Map），说白了就是一种能把复杂数据降维成好理解的二维地图的算法。在做网络入侵检测这类任务时，这种聚类方式蛮靠谱，能把各种异常模式“自动分类”出来。前面会讲数据怎么，比如清洗、归一化这些基本操作，在MATLAB里搭 Kohonen 网络，参数像学习率、邻域半径都能自己调。训练完之后，你就能看到数据在二维图上的分布，哪些是正常流量，哪些看起来像攻击，一目了然。还带了一些聚类效果的评价方法，像轮廓系数、Davies-Bouldin 指数这

基于 Hadoop 的大数据能力，刘珊珊的聚类神经网络算法实现，真的挺有意思的。整套方案结合了云计算和神经网络，用起来还蛮顺手的，尤其是在高维大数据场景下，效率还不错。 Hadoop 的分布式特性让你不用担心数据量大，只要你数据上得去，集群撑得住，神经网络跑起来也不卡。而且这套算法用了聚类的思路，挺适合做用户画像、推荐系统这种需求。 如果你本身对SOFM 神经网络感兴趣，可以看看这篇SOFM 基础算法，逻辑比较清晰。还有像多模态特征学习和Keras 参数计算这些资源，也能帮你把这个项目做得更实。 嗯，项目里面涉及的数据挖掘算法也不少，比如你可以搭配神经网络的数据挖掘简介来看看。实在想更系统地学

执行聚类算法时，请点击“开始”按钮，然后进行网络数据挖掘实验。

数据挖掘技术的发展使得基于知识图谱的网络页面聚类分析成为可能。

吕景山和温巧燕提出了一种用于Web日志挖掘的攻击者聚类算法。该算法分析Web日志中的模式，以识别潜在的攻击者。通过识别这些攻击者，网络管理员可以采取措施保护其系统免受攻击。

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。

本研究探索基于聚类的网络新闻热点发现方法，通过结合层次聚类、K-means聚类和增量聚类算法，实现对大规模网络新闻数据中热点事件的快速准确发现。研究首先使用层次聚类对每天的新闻网页进行微类划分，接着通过K-means聚类对每月的微类进行进一步聚类，最后利用增量聚类算法对每年的事件进行整合，得出一年的热点新闻事件。系统流程包括新闻网页预处理、聚类算法设计和热点计算公式设计。实验表明，结合多种聚类算法的热点发现方法能够满足人们对网络新闻热点事件快速准确发现的需求。

基于k 最近邻网络的数据聚类算法挺有意思的，尤其是它提出的SSNCA方法，能从网络聚类角度提升数据聚类的精度。你可以把待聚类的数据转换成k 最近邻网络，用这个算法进行聚类。通过和传统算法（像是c-Means和仿射传播）对比，发现这个算法的聚类精度高一些，虽然目标函数差一点，但效果不错。你如果在做数据聚类时，精度更高，不妨试试看这个方法。另外，如果你需要更多相关的聚类算法资源，可以看看下列链接。比如，有个K-means算法的 MATLAB 源码，你会觉得有用。