基于半监督学习的应用流分类方法

摘要：

将半监督学习应用到应用流分类问题中,提出了一种基于半监督聚类的应用流分类算法(PSOSC).首先采用粒子群优化的K均值聚类方法对大量的无标记数据和少量的标记数据进行聚类,利用少量标记数据确定簇与应用类型的映射关系,实现应用流分类.实验表明PSOSC算法有较高的流准确率,同时,降低了对标记数据的需求.

关键词： 半监督学习 特征选择 应用流分类算法

作者: 柳斌 李之棠 涂浩

作者单位: 华中科技大学网络与计算中心,湖北武汉430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 2010全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 乌鲁木齐

会议语种:中文

页码: 24-26,30

在线出版日期: 2010-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）