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当前高速网络数据流分类处理时,忽略了冗余数据对分类结果的影响,使得分类结果 F1值较低。因此,提出了基于谱聚类算法的高速网络数据流快速分类方法。采用主成分分析法对高速网络数据流进行降维处理。对所有数据流相关性特征进行选择,去除冗余特征,保留有效的特征信息。应用支持向量机算法构建网络数据流快速分类模型,结合谱聚类算法对多数类样本进行聚类,组成新的数据集并将其输入到分类模型中得出相关的分类结果。实验结果表明,所提方法的平均F1值为0.95,F1值越大分类结果越准确,说明该方法能够满足高速网络数据流快速准确分类,具有优越的数据分类性能,应用价值更高。 相似文献
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