Danh mục

The impact of distance metrics on K-means clustering algorithm using in network intrusion detection data

Số trang: 4      Loại file: pdf      Dung lượng: 226.38 KB      Lượt xem: 31      Lượt tải: 0    
10.10.2023

Phí tải xuống: miễn phí Tải xuống file đầy đủ (4 trang) 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:

Thông tin tài liệu:

This paper aimed to evaluate the impact of Euclidean and Manhattan distance metrics on Kmeans algorithm using for clustering KDD cup99 intrusion detection data. Experimental results indicate that Manhattan distance metric performs better in terms of performance evaluation metrics than Euclidean distance metric.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
The impact of distance metrics on K-means clustering algorithm using in network intrusion detection data

Tài liệu được xem nhiều: