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基于半监督学习的应用流分类方法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wgsgdy
【摘 要】
：
将半监督学习应用到应用流分类问题中,提出了一种基于半监督聚类的应用流分类算法（PSOSC）.首先采用粒子群优化的K均值聚类方法对大量的无标记数据和少量的标记数据进行聚类,利
【作 者】
：
柳斌 李之棠 涂浩 
【机 构】
：
华中科技大学网络与计算中心
【出 处】
：
微电子学与计算机
【发表日期】
：
2010年8期
【关键词】
：
流量分类 半监督学习 特征选择 traffic classification  Semi Supervised Learning  feature select 
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将半监督学习应用到应用流分类问题中,提出了一种基于半监督聚类的应用流分类算法（PSOSC）.首先采用粒子群优化的K均值聚类方法对大量的无标记数据和少量的标记数据进行聚类,利用少量标记数据确定簇与应用类型的映射关系,实现应用流分类.实验表明PSOSC算法有较高的流准确率,同时,降低了对标记数据的需求.
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