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針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)流量標(biāo)注困難以及單個(gè)聚類器的泛化能力較弱，提出一種基于互信息（ MI）理論的選擇聚類集成方法，以提高流量分類的精度。首先計(jì)算不同初始簇個(gè)數(shù)K的K均值聚類結(jié)果與訓(xùn)練集中流量協(xié)議的真實(shí)分布之間的規(guī)范化互信息（NMI）；然后基于NMI的值來選擇用于聚類集成的K均值基聚類器的K值序列；最后采用二次互信息（ QMI）的一致函數(shù)生成一致聚類結(jié)果，并使用一種半監(jiān)督方法對(duì)聚類簇進(jìn)行標(biāo)注。通過實(shí)驗(yàn)比較了聚類集成方法與單個(gè)聚類算法在4個(gè)不同測(cè)試集上總體分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，聚類集成方法的流量分類總體精度能達(dá)到90%。所提方法將聚類集成模型應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)流量分類中，提高了流量分類的精度和在不同數(shù)據(jù)集上的分類穩(wěn)定性。
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