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聚类集成的网络流量分类方法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:0.59 MB | 2018-02-09

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　　针对互联网流量标注困难以及单个聚类器的泛化能力较弱，提出一种基于互信息（ MI）理论的选择聚类集成方法，以提高流量分类的精度。首先计算不同初始簇个数K的K均值聚类结果与训练集中流量协议的真实分布之间的规范化互信息（NMI）；然后基于NMI的值来选择用于聚类集成的K均值基聚类器的K值序列；最后采用二次互信息（ QMI）的一致函数生成一致聚类结果，并使用一种半监督方法对聚类簇进行标注。通过实验比较了聚类集成方法与单个聚类算法在4个不同测试集上总体分类精度。实验结果表明，聚类集成方法的流量分类总体精度能达到90%。所提方法将聚类集成模型应用到网络流量分类中，提高了流量分类的精度和在不同数据集上的分类稳定性。

聚类集成的网络流量分类方法

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