基于SSA-DBSCAN算法的网络流量分类技术

摘要

近年来基于半监督机器学习的网络流量分类算法受到了越来越多的关注.本文基于传统DBSCAN算法输入参数选择和簇到类别的映射问题,提出SSA-DBSCAN算法.该算法利用已标记样本集提供的信息和数据的统计特性来选择参数Eps、MinPts,在聚类后对簇使用k近邻法标记无标记的样本.实验表明SSA-DBSCAN算法能够选择合理的参数Eps、MinPts,并得到较高的分类准确率.

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