（湖南第一师范学院 外语系外语教学综合实验中心，长沙 410205）

摘 要：本文提出了基于改进遗传算法的特征加权模糊聚类算法（IG-WFCM），通过对样本数据集进行聚类划分，以此来确定数据所属的类别。并通过入侵检测仿真实验对该算法进行了测试，结果表明本文的算法是可行的，在一定程度上提高了入侵检测算法的性能和效率。

关键词：遗传算法；模糊聚类算法；入侵检测

中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 09-0000-02

模糊C-均值聚类是利用模糊理论进行数据分析的经典聚类算法，由于其能比较客观地反映现实模型，所以在数据挖掘、入侵检测等很多领域都获得了有效的应用[1，2]。遗传算法（GA）是一种模拟自然进化过程来进行查找最优解的高效全局优化搜索算法[3]，应用非常广泛。本文结合这两种算法的特点，提出了一种基于遗传算法的模糊聚类算法，并通过仿真实验对其在入侵检测中的表现进行研究。

1 模糊C-均值聚类算法基本原理

模糊C-均值聚类（FCM）算法基本原理：通过优化目标函数计算每个样本点对所有类别中心的隶属度，从而自动将样本分成c个模糊类别。

设样本集，X={X1，X2，…，Xn}则特征向量样本，Xi=（Xi1，Xi2，…，Xim），xik为样本xi的第k个属性值。样本集X的c个模糊子类别为X1，X2，…XC，V=（V1，V2，…VC），Vj为类别Xj的聚类中心，隶属度矩阵U=（uij），xi对于Xj的隶属关系为uij。

（1-1）

（1-2）

Jm为目标函数，表示样本到类别中心的距离平方和，dik=ㄧㄧXi-Vkㄧㄧ即样本xi到第k个类别中心Vk之间的欧式距离，模糊加权指数m∈（1，∞），其用来控制隶属度矩阵U的模糊程度，根据大量实验可知，m值一般取[1.5，2.5]。……