基于快速求解高斯混合模型的流量聚类算法

• 作者: 党小超 毛鹏鑫 郝占军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K-Means算法 参数初始化 高斯混合模型 流量聚类
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 96-101
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1305-0315

摘要

基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点，提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法，用于研究网络流量的分类，使其达到更佳的聚类效果。通过与其他算法比较，讨论了该种方法在流量聚类中的适用性。仿真结果表明，该方法聚类精度高，经过初始聚类中心后的EM算法用于求解GMM有较高的估算准确性，有效地提高了EM算法的收敛速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党小超	西北师范大学计算机科学与工程学院	101	384	9.0	14.0
5	郝占军	西北师范大学计算机科学与工程学院	67	231	7.0	11.0
9	毛鹏鑫	西北师范大学计算机科学与工程学院	1	3	1.0	1.0