50.MATLAB编程基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip资源-CSDN下载

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MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程领域的高级编程环境，尤其在处理数值计算和矩阵运算方面表现出色。本资料包“50.MATLAB编程基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip”专注于介绍如何使用MATLAB实现Kohonen自组织映射（SOM）网络进行网络入侵的聚类分析。 Kohonen网络，又称为自组织映射或竞争学习神经网络，是一种无监督学习方法，主要用于数据的非线性降维和聚类。它通过竞争机制将高维输入数据映射到二维或一维的拓扑结构上，保持了原始数据的空间分布特性。在网络安全领域，聚类算法常被用来识别异常行为，例如检测网络入侵，因为入侵模式往往与正常网络活动有显著差异。在MATLAB中实现Kohonen网络的步骤通常包括以下几点： 1. **数据预处理**：需要对网络日志数据进行清洗和预处理，去除噪声，转换为适合神经网络处理的格式。这可能包括标准化数据，使得所有特征都在同一尺度上，以及对缺失值的处理。 2. **构建Kohonen网络**：定义网络的结构，如神经元的数量、连接方式等。Kohonen网络通常有一个二维网格布局，每个神经元代表一个潜在的聚类中心。 3. **训练过程**：采用迭代的方式进行训练。每次迭代，输入一个样本，网络中距离输入最近的神经元（最佳匹配单元BMU，Best-Matching Unit）会更新其权重，同时影响其邻居的权重。这种更新遵循一定的学习率和邻域半径，随着训练的进行，这两个参数逐渐减小，直至收敛。 4. **拓扑保持**：Kohonen网络的关键在于拓扑结构的保持，即相近的输入应映射到相邻的神经元。这一特性使得网络能够捕获数据的内在结构。 5. **聚类结果分析**：训练完成后，根据神经元的位置和权重，可以将数据点分配到对应的聚类。在网络安全场景下，这有助于识别出异常流量模式，从而识别潜在的网络入侵。 6. **性能评估**：为了验证聚类效果，需要使用合适的评估指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，对比真实标签（如果有的话）来评估聚类的准确性和稳定性。 7. **优化与调整**：可能需要多次调整网络参数（如学习率、邻域半径、神经元数量等）以获得最优聚类结果。在实际应用中，MATLAB提供了强大的工具箱支持神经网络建模，如`neuralnet`函数和`selforgmap`函数，可以方便地实现Kohonen网络的搭建和训练。通过这个压缩包中的示例，学习者可以深入理解Kohonen网络的工作原理，并掌握如何利用MATLAB进行实际的网络入侵检测。 Kohonen网络聚类算法在MATLAB中的实现是数据挖掘和网络安全领域的重要工具，它能帮助我们从海量网络数据中发现潜在的入侵模式，提高网络安全防御能力。通过学习这个资料包，你将能够熟练运用这一技术解决实际问题。

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50.MATLAB编程基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip （3个子文件）

50.MATLAB编程基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类

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SKohonen.m 4KB

data.mat 88KB

%% 该代码为基于有导师监督的Kohonen网络的分类算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境变量 clc clear %% 数据处理 load data input=datatrain(:,1:38); attackkind=datatrain(:,39); %数据归一化 inputn=input; [nn,mm]=size(inputn); [b,c]=sort(rand(1,nn)); %网络期望输出 for i=1:nn switch attackkind(i) case 1 output(i,:)=[1 0 0 0 0]; case 2 output(i,:)=[0 1 0 0 0]; case 3 output(i,:)=[0 0 1 0 0]; case 4 output(i,:)=[0 0 0 1 0]; case 5 output(i,:)=[0 0 0 0 1]; end end %训练数据 input_train=inputn(c(1:4000),:); output_train=output(c(1:4000),:); %% 网络构建 %输入层节点数 Inum=38; %Kohonen网络 M=6; N=6; K=M*N;%Kohonen总节点数 g=5; %输出层节点数 %Kohonen层节点排序 k=1; for i=1:M for j=1:N jdpx(k,:)=[i,j]; k=k+1; end end %学习率 rate1max=0.1; rate1min=0.01; rate2max=1; rate2min=0.5; %学习半径 r1max=1.5; r1min=0.4; %权值初始化 w1=rand(Inum,K); %第一层权值 w2=zeros(K,g); %第二层权值 %% 迭代求解 maxgen=10000; for i=1:maxgen %自适应学习率和相应半径 rate1=rate1max-i/maxgen*(rate1max-rate1min); rate2=rate2min+i/maxgen*(rate2max-rate2min); r=r1max-i/maxgen*(r1max-r1min); %从数据中随机抽取 k=unidrnd(4000); x=input_train(k,:); y=output_train(k,:); %计算最优节点 [mindist,index]=min(dist(x,w1)); %计算周围节点 d1=ceil(index/6); d2=mod(index,6); nodeindex=find(dist([d1 d2],jdpx')<=r); %权值更新 for j=1:length(nodeindex) w1(:,nodeindex(j))=w1(:,nodeindex(j))+rate1*(x'-w1(:,nodeindex(j))); w2(nodeindex(j),:)=w2(nodeindex(j),:)+rate2*(y-w2(nodeindex(j),:)); end end %% 聚类结果 Index=[]; for i=1:4000 [mindist,index]=min(dist(inputn(i,:),w1)); Index=[Index,index]; end inputn_test=datatest(:,1:38); %样本验证 for i=1:500 x=inputn_test(i,:); %计算最小距离节点 [mindist,index]=min(dist(x,w1)); [a,b]=max(w2(index,:)); outputfore(i)=b; end length(find((datatest(:,39)-outputfore')==0)) plot(outputfore,'linewidth',1.5) hold on plot(datatest(:,39),':r','linewidth',1.5) title('网络分类','fontsize',12) xlabel('数据样本','fontsize',12) ylabel('分类类别','fontsize',12) legend('预测类别','期望类别') web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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