【摘 要】
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针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61271233),华为HIRP创新项目
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针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响,改用t分布替代原有的高斯混合模型,并使用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数,对t分布混合模型进行了改进,用理论和实验验证了算法的有效性,并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明,提出的算法有较高的分类准确率,拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。
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