【摘 要】
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针对网络流量分类识别系统尤其是实时识别系统对实现复杂度和分类准确率的要求,提出一种复杂度和准确率的折中方案。通过基于密度的思想对K-means算法随机选取初始聚类中心这
【机 构】
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国家计算机网络与信息安全管理中心河北分中心
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针对网络流量分类识别系统尤其是实时识别系统对实现复杂度和分类准确率的要求,提出一种复杂度和准确率的折中方案。通过基于密度的思想对K-means算法随机选取初始聚类中心这一关键缺陷进行改进,以及引入聚类有效性判别准则函数确定最终聚类个数实现对算法的全面优化,进而提出基于改进K-means算法的网络流量分类方法,在兼顾K-means算法简单易实现、分类快速特点的同时,提高了分类的准确率。在公开的权威网络流量数据集上的实验表明,与普通K-means方法相比,该方法在网络流量分类方面具有更高的分类准确率和更好的稳
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