基于快速求解高斯混合模型的流量聚类算法

摘要：

基于聚类算法可以对多个属性聚类的特点，提出一种基于快速求解高斯混合模型的聚类算法，用于研究网络流量的分类，使其达到更佳的聚类效果。通过与其他算法比较，讨论了该种方法在流量聚类中的适用性。仿真结果表明，该方法聚类精度高，经过初始聚类中心后的EM算法用于求解GMM有较高的估算准确性，有效地提高了EM算法的收敛速度。

关键词：K-Means算法、参数初始化、高斯混合模型、流量聚类

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省发展和改革委资助项目No.010DKB021。

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：96-101