1.软件版本

matlab2013b

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

4.内容简介

  如果找到新的聚类中心，在重新计算聚类的中心后。对目前形成的K+1 个聚类计算 DBInew 的值，和未重新分配对象到这 k+1 个类之前计算的 DBIold进行比较，如果 DBInew

  SVM训练样本筛选：假定有正常和攻击两类样本，将两类样本分别用K-means聚类，将这些聚类中心点作为新的样本点。然后在正常类中，计算每个新样本点在异常类中距离自己最近的M（假定M=3）个样本点，从而在异常类中假设找到P个样本点。异常类中的这P个样本点找到在正常类中距离自己最近的M个样本点，假定找到了Q个样本点。此时，这P+Q个样本点就是新选出的SVM训练样本。