《表4 三种聚类算法检测正异常网络行为的性能比较》

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《基于密集群均值迭代聚类的网络入侵检测研究》

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从表4可知，Kmeans算法的整体检测性能均比FKmeans和CKmeans算法低，由于初始中心选取标准不合理，以及均值化范围没有排除离群点的影响，导致其错误划分网络行为数据集合，反映其检测应用价值低。然而，作为合理选取初始中心的FKmeans算法，即使其有稳定的检测结果，但其相对于原本的Kmeans算法，在检测性能上的提升并不大。由此可知，只改进初始中心的选取无法为Kmeans算法的检测性能带来实质性提升。而改进了Kmeans算法选取初始中心及均值化范围选择的CKmeans算法，相较于Kmeans和FKmeans算法，检测性能得到很大的提升，其较高的检测率及较低的误检率说明其具有更大的应用价值。