论文部分内容阅读
为解决网络流量在线分类这一难题，本文提出一种基于K-means的网络流量在线识别方案。本文将网络流的特征分为统计特征和固定特征，对不同的特征赋予不同的权值，改进了K-means聚类时距离的计算算法和簇中心的生成算法。采用动态修正分类结果的方式进行在线识别，综合考虑识别准确性和处理速率，实时维护一个固定大小的已标记的样本堆，动态增删样本来不断调整优化分类结果。