一种使用DBSCAN聚类的网络流量分类方法

• 作者: 何震凯 刘永定 邱密 阳爱民
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络流量分类 主成分分析 特征选择 DBSCAN聚类
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3461-3464
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.073

摘要

提出了基于DBSCAN算法的网络流量分类方法,对流的定义、特征产生、特征选择以及分类规则和分类性能的评测等内容进行了介绍.提出了基于PCA的网络流量最优特征子集的选择方法.实验结果表明,提出的分类方法能够达到较高的总精确度和查准率,能够有效地使用于网络流量分类中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳爱民	湖南工业大学计算机与通信学院	20	301	9.0	17.0
5	刘永定	湖南工业大学计算机与通信学院	4	73	4.0	4.0
6	邱密	湖南工业大学计算机与通信学院	3	33	3.0	3.0
7	何震凯	湖南工业大学计算机与通信学院	2	19	2.0	2.0