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本网站所有内容均采集自网络，如有侵权麻烦邮箱联系删除。基于互信息选择聚类集成的网络流量分类方法--《计算机应用》2013年01期
基于互信息选择聚类集成的网络流量分类方法
【摘要】：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。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP181;TP393.06【正文快照】：
0引言互联网流量分类是网络管理和网络安全的基础,也是了解用户上网行为,提高网络服务质量的重要途径。近几年基于机器学习的流量分类方法成为国内外研究的热点,这类方法无需对应用层负载进行检测,保护了用户隐私,而且可以对加密流量进行分类。目前的成果中大多使用有监督学
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【参考文献】
中国博士学位论文全文数据库
罗会兰;[D];浙江大学;2007年
【共引文献】
中国博士学位论文全文数据库
何灵敏;[D];浙江大学;2006年
杨震;[D];北京邮电大学;2007年
高琰;[D];中南大学;2007年
吕天阳;[D];吉林大学;2007年
罗会兰;[D];浙江大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库
杨红;[D];江苏大学;2005年
王丽丽;[D];广西大学;2006年
刘净;[D];河海大学;2007年
徐山;[D];吉林大学;2007年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库
张学工;[J];自动化学报;2000年01期
邸凯昌,李德仁,李德毅;[J];中国图象图形学报;1998年03期
【相似文献】
中国博士学位论文全文数据库
高琰;[D];中南大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库
宋凌;[D];湘潭大学;2008年
项阳;[D];南京航空航天大学;2003年
崔灵珍;[D];武汉理工大学;2007年
刘扬;[D];大连理工大学;2008年
席卓;[D];北京邮电大学;2012年
马晓春;[D];西北工业大学;2005年
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