基于NetFlow的应用协议半监督识别算法

传统协议识别算法无法适应当前多变复杂的网络环境,尤其在当今复杂网络环境中P2P应用中广泛的动态端口应用.因此针对传统端口识别方法的局限性,提出了一种基于NetFlow的应用协议半监督识别算法.采用NetFlow报文数据为基础,通过对NetFlow属性维进行子空间聚类,生成每种协议类型的关键维组,采用半监督算法,根据每种协议的关键维特征识别NetFlow数据.实验结果表明,文中提出的基于NetFlow的应用协议半监督识别算法在测量准确度上优于传统识别算法,有效地解决了当前复杂网络中的协议识别问题.     

基于图信息的自监督多视角子空间聚类

多视角子空间聚类方法通常用于处理高维度、复杂结构的数据.现有的大多数多视角子空间聚类方法通过挖掘潜在图信息进行数据分析与处理,但缺乏对潜在子空间表示的监督过程.针对这一问题,本文提出一种新的多视角子空间聚类方法,即基于图信息的自监督多视角子空间聚类(SMSC).它将谱聚类与子空间表示相结合形成统一的深度学习框架.SMS...     

标记判别和局部线性强化的半监督稀疏子空间聚类

子空间聚类通常可以很好地处理高维数据,但由于数据本身的噪声等的影响,系数矩阵的块对角线结构往往容易被破坏.针对上述问题,提出了一种标记判别和局部线性强化的半监督稀疏子空间聚类.一方面,通过约束标记数据之间的系数为0,更好地捕获数据的全局结构;另一方面,通过K近邻关系加强数据邻近点之间的局部相关性,同时消除大量不相关的数据点,增强算法的鲁棒性.通过在多种数据上的实验,验证了提出的半监督聚类算法的有效性.     

基于半监督学习的P2P协议识别

随着P2P技术的发展,网络上充满了大量的P2P应用.协议加密技术的发展,使得P2P应用的识别和管理变得非常困难.描述了如何运用半监督的机器学习理论,根据传输层的特征,用聚类算法训练数据并建立一个高效的在线协议识别器,用于在内核协议层对协议特别是P2P协议进行识别,并对BitComet和Emule进行了实验,得到了很高的识别准确率(80%).研究并解决了将选取好的特征用于聚类并高效地实现最后的协议识别器.     

基于特征聚类和随机子空间的microRNA识别方法

针对microRNA识别方法中过多注重新特征、忽略弱分类能力特征和冗余特征,导致敏感性和特异性指标不佳或两者不平衡的问题,提出一种基于特征聚类和随机子空间的集成算法CLUSTER-RS。该算法采用信息增益率剔除部分弱分类能力的特征后,利用信息熵度量特征之间相关性,对特征进行聚类,再从每个特征簇中随机选取等量特征组成特征集用于构建基分类器,最后将基分类器集成用于microRNA识别。通过调整参数、选择基分类器实现算法最优化后,在microRNA最新数据集上与经典方法Triplet-SVM、miPred、MiPred、microPred和HuntMi进行对比实验,结果显示CLUSTER-RS在识别中敏感性不及microPred但优于其他模型,特异性为六者最优,而且从整体性能指标准确性和马修兹系数可以看出,CLUSTER-RS比其他算法具有优势。结果表明,CLUSTER-RS取得了较好的识别效果,在敏感性和特异性上实现了很好的平衡,即在性能指标平衡方面优于对比方法。     

结合特征偏好的半监督聚类学习

半监督聚类是机器学习的重要研究内容之一,它通过利用样本层面的少量标记数据信息或者利用特征层面的特征偏好信息来指导半监督聚类。但现有的半监督聚类算法仅考虑了单一层面的半监督先验信息,罕有同时考虑两个不同层面的此类信息进行半监督聚类。为了弥补这一遗漏,联合利用特征层面给定的特征偏好,即特征之间的相对重要性关系,并结合样本层面的少量标记数据等半监督信息,在传统的半监督聚类算法基础上发展出一个扩展型半监督聚类算法。初步实验验证了该算法的有效性。     

一种基于谱聚类的半监督聚类方法

半监督聚类利用少部分标签的数据辅助大量未标签的数据进行非监督的学习,从而提高聚类的性能。提出一种基于谱聚类的半监督聚类算法,其利用标签数据的信息,调整点与点之间的距离所形成的距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行谱聚类。实验表明,该算法较之于已提出的半监督聚类算法,获得了更好的聚类性能。     

基于辅助空间与主空间合作的半监督聚类方法

无监督聚类仅仅基于主空间,当辅助空间被引入聚类过程时,无监督聚类成为半监督聚类。代价函数的设计既考虑到主空间又考虑到辅助空间,从而一个新颖的基于辅助空间与主空间合作的半监督聚类方法APMSC被提出。该算法通过迭代优化,使得相应的代价函数最小化,最终得到有效的聚类结果。通过实验证实了APMSC的有效性和优越性。     

融入无监督度量学习的稀疏子空间聚类模型

子空间聚类任务中的无标记数据具有维度高、数据分布分散等特点,传统方法对数据预处理未进行详细地针对化设计且大多使用欧氏距离度量数据间的相似性,使聚类性能提升受限.因此,本文提出融入无监督度量学习的稀疏子空间聚类模型,该算法将距离度量与子空间聚类联合到同一框架,设计由两步组成的聚类过程.该方法对原始数据进行度量学习并重构了稀疏子空间聚类模型,使数据预处理不再是一个单独的步骤,最大限度地将输入的无标记数据之间相似度提高,有效提升了子空间聚类性能、加强了模型泛化能力.我们在真实公开数据集上进行实验测试,实验结果表明该方法优于现有的子空间聚类算法,具有良好的聚类性能.     

结合半监督聚类和数据剪辑的自训练方法

针对自训练方法在迭代中选出的置信度高的无标记样本所含信息量不大和自训练方法容易误标记无标记样本的问题,提出了一种结合半监督聚类和数据剪辑的Naive Bayes自训练方法。该自训练方法在每次迭代的时候,首先利用少量的有标记样本和大量的无标记样本进行半监督聚类,从而选出聚类隶属度高的无标记样本作Naive Bayes分类;然后利用数据剪辑技术来过滤掉聚类隶属度高而被Naive Bayes误分类的无标记样本。该数据剪辑技术能够同时利用有标记样本和无标记样本信息进行噪声过滤,解决了传统数据剪辑技术的性能可能因有标记样本数量匮乏而下降的问题。通过在UCI数据集上的对比实验,证明了所提算法的有效性。     

基于成对约束的主动半监督聚类算法

为了解决半监督聚类先验知识少、聚类偏差大的问题,提出了基于成对约束的主动半监督聚类算法.引入主动学习算法,增加约束集的信息量以使聚类效果更好;利用该约束集建立投影矩阵映射数据到低维空间,便于计算并提高聚类效果.算法中提出闭包替代思想,试图简化样本空间,以期获得降低聚类偏差的可能.由于聚类算法的实施对象是低维数据,成对约束集信息量大,聚类的时间效率以及性能均可保证.实验结果表明,采用主动学习的半监督聚类算法聚类效果提升显著,高效合理.     

MFASSC:基于间隔Fisher分析的半监督聚类方法

针对高维数据的聚类问题,提出一种基于间隔Fisher分析(MFA)的半监督聚类算法。该算法首先使用已标记样本进行MFA映射,得到投影矩阵W后,再利用求得的投影方法对未标记样本进行降维;然后在低维空间引入基于约束的球形K-means(PCSKM)算法对降维后的数据进行半监督聚类,根据第一次的聚类结果,交替进行降维与聚类操作,直到算法收敛为止。该算法利用监督信息有效地集成了数据降维和半监督聚类。实验结果表明,该方法能够有效处理高维数据,同时能提高聚类性能。     

改进的基于谱聚类的子空间聚类模型

子空间聚类的目的是将来自不同子空间的数据分割到其本质上所属的低维子空间。现有的基于数据的自我表示和谱聚类的子空间聚类算法将该问题分为两个连续的阶段：首先从高维数据中学习数据的相似性矩阵,然后通过将谱聚类应用于所学相似性矩阵来推断数据的聚类隶属。通过定义一种新的数据自适应稀疏正则项,并将其与结构稀疏子空间聚类（SSSC）模型和改进的稀疏谱聚类（SSpeC）模型相结合,给出了一个新的统一优化模型。新模型利用数据的相似度和聚类指标的相互引导克服了SSpeC稀疏性惩罚的盲目性,并使得相似度具有了判别性,这有利于将不同子空间的数据分为不同类,弥补了SSSC模型只强制来自相同子空间的数据具有相同标签的缺陷。常用数据集上的实验结果表明,所提模型增强了聚类判别的能力,优于一些经典的两阶段法和SSSC模型。     

扩展约束的半监督谱聚类算法研究

通过对几种典型聚类算法的分析和比较,提出了一种新的聚类算法,基于扩展约束的半监督谱聚类算法,简称CE-SSC。这种算法扩展了已知约束集,通过密度敏感距离改变样本点的相似关系,结合半监督谱聚类进行聚类。在UCI基准集上的仿真实验结果证明,基于扩展约束的半监督谱聚类算法具有良好的聚类效应。     

基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类算法*

针对特征权重自调节软子空间（soft subspace clustering with feature weight self-adjustment mechanism, SC-FWSA）聚类算法使用欧氏距离,存在对数据适应性较差的问题,将SC-FWSA算法中的欧氏距离拓展为闵科夫斯基距离(Minkowski distance),提出一种基于闵科夫斯基距离的特征权重自调节软子空间聚类（Minkowski distance based soft subspace clustering with feature weight self-adjustment mechanism, MSC-FWSA）算法,MSC-FWSA算法有效提高了SC-FWSA聚类算法对数据的适应性。若干真实数据集上的对比性实验,验证了MSC-FWSA聚类算法的有效性。     

SUCE:基于聚类集成的半监督二分类方法

半监督学习和集成学习是目前机器学习领域中的重要方法。半监督学习利用未标记样本,而集成学习综合多个弱学习器,以提高分类精度。针对名词型数据,本文提出一种融合聚类和集成学习的半监督分类方法SUCE。在不同的参数设置下,采用多个聚类算法生成大量的弱学习器;利用已有的类标签信息,对弱学习器进行评价和选择;通过集成弱学习器对测试集进行预分类,并将置信度高的样本放入训练集;利用扩展的训练集,使用ID3、Nave Bayes、 kNN、C4.5、OneR、Logistic等基础算法对其他样本进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,当训练样本较少时,本方法能稳定提高多数基础算法的准确性。     

Exploiting constraint inconsistence for dimension selection in subspace clustering: A semi-supervised approach

Selecting correct dimensions is very important to subspace clustering and is a challenging issue. This paper studies semi-supervised approach to the problem. In this setting, limited domain knowledge in the form of space level pair-wise constraints, i.e., must-links and cannot-links, are available. We propose a semi-supervised subspace clustering (S³C) algorithm that exploits constraint inconsistence for dimension selection. Our algorithm firstly correlates globally inconsistent constraints to dimensions in which they are consistent, then unites constraints with common correlating dimensions, and finally forms the subspaces according to the constraint unions. Experimental results show that S³C is superior to the typical unsupervised subspace clustering algorithm FINDIT, and the other constraint based semi-supervised subspace clustering algorithm SC-MINER.