基于K均值和k近邻的半监督流量分类算法

• 作者: 张效义 张霞 李林林 李青
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 流量分类 非均衡 半监督 K均值 k近邻
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术及应用
• 页码范围: 234-239
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.06
• 字数: 5353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2015.02.019

摘要

针对流量分类中样本标注瓶颈和类不均衡问题,提出一种基于K均值和k近邻的半监督流量分类算法.采用K均值聚类算法将混有少量标记样本和大量未标记样本的数据聚成若干个簇,然后采用k近邻算法利用簇中标记样本对未标记样本进行分类.在分类过程中根据簇中标记样本分布调整参与分类的最近邻居数,从而克服了类不均衡对识别小类流的不利影响.理论分析和实验结果都表明,算法在面对非均衡协议流时提高了小类流的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张效义		23	196	6.0	13.0
2	张霞		13	49	5.0	6.0
3	李青		16	62	4.0	7.0
4	李林林		3	14	3.0	3.0