基于互信息选择聚类集成的网络流量分类方法

• 作者: 丁要军 蔡皖东
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 聚类集成 K均值 流量分类 互信息
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 80-82,87
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.06
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00080

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡皖东	西北工业大学计算机学院	157	1423	21.0	28.0
2	丁要军	西北工业大学计算机学院	6	27	3.0	5.0