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基于交互式聚焦的多维网络流量可视化方法
1
作者
周璨
《信息记录材料》
2023年第10期228-230,共3页
本文研究主要聚焦于多维网络流量的特征提取和聚类分析方法,提出一种基于降维和聚类的数据可视化分析方法。首先使用主成分分析等方法对网络数据包中的多维度特征信息进行降维操作,将数据包的特征信息转化为低维度特征向量;然后使用K-me...
本文研究主要聚焦于多维网络流量的特征提取和聚类分析方法,提出一种基于降维和聚类的数据可视化分析方法。首先使用主成分分析等方法对网络数据包中的多维度特征信息进行降维操作,将数据包的特征信息转化为低维度特征向量;然后使用K-means算法对降维后的特征向量进行聚类分析,将网络数据包分成不同类别;最后使用可视化对聚类结果进行处理,帮助用户更加直观地分析和探索数据包的特征信息。实验结果表明,该方法可以有效地提取网络数据包的特征信息,实现网络数据包的聚类分析和可视化处理,为网络安全监测和数据分析提供了有力的支持。
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关键词
交互式聚焦
多维网络流量
可视化
数据分析
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职称材料
题名
基于交互式聚焦的多维网络流量可视化方法
1
作者
周璨
机构
长沙商贸旅游职业技术学院软件学院
出处
《信息记录材料》
2023年第10期228-230,共3页
基金
2020年湖南省教育科学“十三五”规划课题一般项目“‘人工智能+教育’背景下高职院校实训课程OMO教学模式的研究与实践”(XJK20BZY024)。
文摘
本文研究主要聚焦于多维网络流量的特征提取和聚类分析方法,提出一种基于降维和聚类的数据可视化分析方法。首先使用主成分分析等方法对网络数据包中的多维度特征信息进行降维操作,将数据包的特征信息转化为低维度特征向量;然后使用K-means算法对降维后的特征向量进行聚类分析,将网络数据包分成不同类别;最后使用可视化对聚类结果进行处理,帮助用户更加直观地分析和探索数据包的特征信息。实验结果表明,该方法可以有效地提取网络数据包的特征信息,实现网络数据包的聚类分析和可视化处理,为网络安全监测和数据分析提供了有力的支持。
关键词
交互式聚焦
多维网络流量
可视化
数据分析
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交互式聚焦的多维网络流量可视化方法
周璨
《信息记录材料》
2023
0
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