An Approach to Evaluating Clustering Quality for Network Anomaly Detection

Eljilani Hmouda; Wei Li; Ling Wang; Ajoy Kumar

doi:10.51984/sucp.v4i1.3916

منهجية لتقييم جودة التجميع لاكتشاف الثغرات في الشبكة

المؤلفون

أجوي كومار College of Science and Mathematics, 320 Stanley Ave, Greenwood, SC 29649,
ينق لانق كلية الحوسبة والهندسة، 3300 جنوب الجامعة درايف، فورت لدردل، فلوريدا، 33328
وي لي كلية الحوسبة والهندسة، 3300 جنوب الجامعة درايف، فورت لدردل، فلوريدا، 33328
الجيلاني حمودة كلية الحوسبة والهندسة، 3300 جنوب الجامعة درايف، فورت لدردل، فلوريدا، 33328

DOI:

https://doi.org/10.51984/sucp.v4i1.3916

الكلمات المفتاحية:

تقييم التجميع، مقياس v، مقياس f

الملخص

إن التجميع هو مهمة أساسية في التعلم غير الخاضع للإشراف وهو مهم لاستخراج الأنماط والهياكل المثيرة للاهتمام داخل البيانات. إن تقييم جودة خوارزميات التجميع مهمة معقدة، وغالبًا ما تتطلب التوازن بين التجانس والاكتمال. في هذه الورقة، نطبق مقياس الدقة كمقياس تقييم يحدد جودة التجميع بشكل فعال ويوازن بين هذين الجانبين من خلال حساب متوسطهما التوافقي للعثور على أفضل الميزات. نستكشف الأسس النظرية لمقياس الدقة وحسابه واستراتيجيات تحسين أداء التجميع لتقليل أبعاد البيانات والحفاظ على تنبيهات خاطئة منخفضة ومعدل اكتشاف مرتفع لاكتشاف الشذوذ في تصنيف التطفل الثنائي. تسلط نتائجنا الضوء على انخفاض كبير في الأبعاد وحجم البيانات، إلى جانب انخفاض معدلات الإيجابيات الخاطئة والسلبية الخاطئة، وبالتالي تعزيز دقة الكشف.