❶ 使用python对复杂网络进行仿真，其他都挺正常，聚类系数全显示是0，如何破
复杂网络仿真 具体是做哪方面的呢？
❷ 基于web的信息检索聚类分析工具！
概述
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行分类，于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中，形成了数值分类学，之后又将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
[编辑本段]聚类算法分类
聚类分析计算方法主要有如下几种： 1. 划分法(partitioning methods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。而且这K个分组满足下列条件：（1） 每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好，而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法； 2. 层次法(hierarchical methods)：这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。例如在“自底向上”方案中，初始时每一个数据纪录都组成一个单独的组，在接下来的迭代中，它把那些相互邻近的组合并成一个组，直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等； 3. 基于密度的方法(density-based methods):基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等； 4. 基于网格的方法(grid-based methods):这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与把数据空间分为多少个单元有关。代表算法有：STING算法、CLIQUE算法、WAVE-CLUSTER算法； 5. 基于模型的方法(model-based methods):基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型，然后去寻找能个很好的满足这个模型的数据集。这样一个模型可能是数据点在空间中的密度分布函数或者其它。它的一个潜在的假定就是：目标数据集是由一系列的概率分布所决定的。通常有两种尝试方向：统计的方案和神经网络的方案。
❸ 基于机器学习的区块链网络异常检测 作为一个小白，应该从那方面来进行了解那，麻烦大佬指点一下，谢谢
个人觉得区块链开发技术层面讲就没有靠谱之说，无非是你选择什么样的研发技术团，即使你选择了比较好的研发技术团，也未必能实现你所要求的区块链技术，不同行业和领域有不同的技术指标，更何况这个复杂的新技术。另外一点还要让研发技术团认同你需要应用的机器行业思维，否则开发出来的产品也不可能符合你的要求。我们专注区块链技术专业领域落地，项目已经进行了一年多的时间，还没有成功落地。难度在于推翻传统模式会触及很大的利益链条，所以必须是一个慢慢渗透的过程。
按照你讲的：基于机器学习的区块链，可以理解为你在问一个技术问题。
以上回答，希望对你有所帮助。
❹ 为什么Matlab神经网络里面会有聚类分析，模式识别，还有fitting tools，神经网络和聚类、模式有区别吗
我的理解是 神经网络可以 用于预测，模式识别，聚类，fitting tools是MATLAB自带工具箱
模式识别与分类 都是基于原始数据通过学习训练网络 来预测新的数据源，通过预测结果来确定属于哪一类。
真正的聚类分析是给定初始点迭代通过计算类间距离确定属于哪一类，谱系聚类和kmeans聚类。
而神经网络倾向于 有监督学习，已经给定样本数据及所属类别输出为（0,1），（1,0），根据样本数据进行训练学习，再对新的数据进行计算输出，通过输出判断类别。
❺ 常见的网络故障检测工具有哪些
网络发生故障后，首先是要诊断是协议故障，连通性故障，配置、设备故障，还是DDOS攻击。找到问题的来源，然后再进行故障排除。常用的网络故障测试命令有ipconfig、ping、tracert、netstat和nslookup。
而排除网络故障工具通常有硬件工具和软件工具。
硬件工具通常有：数字电压表、网络测试仪、网络测试仪、高级电缆检测器等。
软件工具通常有：网络监视器、网络分析器等。
❻ 聚生网管软件“局域网攻击软件检测工具”检测出有电脑在运行攻击软件或嗅探软件（网络终结者、剪刀手
这个情况多见于ip冲突，路由器配置DHCP自动获取IP 或者在路由器配置IP与MAC地址绑定，均可以解决此问题
❼ 网络数据分析工具有哪些
1、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
4、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
❽ 神经网络异常检测方法和机器学习异常检测方法对于入侵检测的应用
神经网络异常检测方法神经网络入侵检测方法是通过训练神经网络连续的信息单元来进行异常检测，信息单元指的是命令。网络的输入为用户当前输入的命令和已执行过的W个命令；用户执行过的命令被神经网络用来预测用户输入的下一个命令，如下图。若神经网络被训练成预测用户输入命令的序列集合，则神经网络就构成用户的轮郭框架。当用这个神经网络预测不出某用户正确的后继命令，即在某种程度上表明了用户行为与其轮廓框架的偏离，这时表明有异常事件发生，以此就能作异常入侵检测。
上面式子用来分类识别，检测异常序列。实验结果表明这种方法检测迅速，而且误警率底。然而，此方法对于用户动态行为变化以及单独异常检测还有待改善。复杂的相似度量和先验知识加入到检测中可能会提高系统的准确性，但需要做进一步工作。