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基于改进联合聚类的网速正常范围判定方法
1
作者
童琳
郭尚瓒
孙斌
《信息安全与技术》
2015年第2期42-46,共5页
网络速度正常范围与异常范围边界的判定问题是一个亟需解决的关键问题。由于数据的无标签特性,该问题适合采用无监督学习方法来解决。但由于各自的缺点与局限性,常见的聚类方法不适合直接应用于该判定问题。因此,文章基于无监督学习中...
网络速度正常范围与异常范围边界的判定问题是一个亟需解决的关键问题。由于数据的无标签特性,该问题适合采用无监督学习方法来解决。但由于各自的缺点与局限性,常见的聚类方法不适合直接应用于该判定问题。因此,文章基于无监督学习中的划分K-Means聚类与层次聚类方法,并进行了一定的结合与改进,提出了一种基于联合聚类方法的应用于网速正常范围判定问题的方案。经实验证明,文中的方案有效地实现了针对不同目标网速正常范围的自动发掘。
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关键词
网速
范围判定
划分聚类
层次聚类
预定义规则
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题名
基于改进联合聚类的网速正常范围判定方法
1
作者
童琳
郭尚瓒
孙斌
机构
国家计算机网络技术处理协调中心贵州分中心
北京
邮电大学计算机学院
北京软安科技有限公司
出处
《信息安全与技术》
2015年第2期42-46,共5页
基金
国家242信息安全计划(2014A120)
文摘
网络速度正常范围与异常范围边界的判定问题是一个亟需解决的关键问题。由于数据的无标签特性,该问题适合采用无监督学习方法来解决。但由于各自的缺点与局限性,常见的聚类方法不适合直接应用于该判定问题。因此,文章基于无监督学习中的划分K-Means聚类与层次聚类方法,并进行了一定的结合与改进,提出了一种基于联合聚类方法的应用于网速正常范围判定问题的方案。经实验证明,文中的方案有效地实现了针对不同目标网速正常范围的自动发掘。
关键词
网速
范围判定
划分聚类
层次聚类
预定义规则
Keywords
network speed
normal range estimation
k-means clustering
hierarchical clustering
predefined rules
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于改进联合聚类的网速正常范围判定方法
童琳
郭尚瓒
孙斌
《信息安全与技术》
2015
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