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針對互聯網流量標注困難以及單個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。首先計算不同初始簇個數K的K均值聚類結果與訓練集中流量協議的真實分布之間的規范化互信息（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）的一致函數生成一致聚類結果，并使用一種半監督方法對聚類簇進行標注。通過實驗比較了聚類集成方法與單個聚類算法在4個不同測試集上總體分類精度。實驗結果表明，聚類集成方法的流量分類總體精度能達到90%。所提方法將聚類集成模型應用到網絡流量分類中，提高了流量分類的精度和在不同數據集上的分類穩定性。
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