資料介紹
針對互聯(lián)網(wǎng)流量標注困難以及單個聚類器的泛化能力較弱,提出一種基于互信息( MI)理論的選擇聚類集成方法,以提高流量分類的精度。首先計算不同初始簇個數(shù)K的K均值聚類結(jié)果與訓練集中流量協(xié)議的真實分布之間的規(guī)范化互信息(NMI);然后基于NMI的值來選擇用于聚類集成的K均值基聚類器的K值序列;最后采用二次互信息( QMI)的一致函數(shù)生成一致聚類結(jié)果,并使用一種半監(jiān)督方法對聚類簇進行標注。通過實驗比較了聚類集成方法與單個聚類算法在4個不同測試集上總體分類精度。實驗結(jié)果表明,聚類集成方法的流量分類總體精度能達到90%。所提方法將聚類集成模型應用到網(wǎng)絡流量分類中,提高了流量分類的精度和在不同數(shù)據(jù)集上的分類穩(wěn)定性。

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