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本文在第四届信息安全漏洞分析与风险评估大会上发表，比较了K均值和DBSCAN两种聚类算法在漏洞数据库中的应用效果。通过分析漏洞数据的特征，研究者评估了两种算法在聚类精度、效率及对噪声数据的敏感性方面的表现。结果表明，DBSCAN在处理不规则分布的漏洞数据时更具优势，而K均值在数据分布较均匀时表现更优。该研究为漏洞数据的分类与管理提供了理论支持和实践参考。 ","role":"assistant文档为pdf格式，0.25MB，总共7页。
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- 漏洞数据库的K均值和DBSCAN聚类比较 - 第四届信息安全漏洞分析与风险评估大会.pdf ...
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