会议论文《一种改进的K-means算法及其在入侵检测中的应用》提出了一种优化的K-means聚类算法，旨在提高入侵检测系统的准确性和效率。该方法通过改进初始聚类中心的选择和迭代过程，有效解决了传统K-means算法对初始值敏感和易陷入局部最优的问题。实验结果表明，该算法在入侵检测任务中表现出更好的性能，具有一定的实际应用价值。
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