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Wireless Personal Communications

An Optimized K-means Clustering for Improving Accuracy in Traffic Classification

  • 02.04.2021
Erschienen in:
Verfasst von
Shasha Zhao
Yi Xiao
Yueqiang Ning
Yuxiao Zhou
Dengying Zhang
Erschienen in
Wireless Personal Communications | Ausgabe 1/2021

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Abstract

Der Artikel stellt einen optimierten K-Mittel-Clusteralgorithmus namens SOM-K Fusion vor, der Self-Organizing Maps (SOM) mit K-Mitteln kombiniert, um die Genauigkeit der Verkehrsklassifizierung in 5G-Netzwerken zu verbessern. Das SOM-Netzwerk wird verwendet, um den K-Mittel-Algorithmus abzuleiten und zu optimieren und Probleme wie unsachgemäße anfängliche Clusterzentren und unzumutbare K-Werte zu lösen. Der vorgeschlagene Algorithmus verbessert nicht nur die Klassifizierungsgenauigkeit erheblich, sondern verringert auch die Zeitkosten im Vergleich zu herkömmlichen K-Mitteln. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass SOM-K eine Gesamtgenauigkeit von 87,8% und eine Genauigkeit von über 90% für Kategorien mit großen Stichproben erreicht. Dieser innovative Ansatz unterstreicht die effizienten Datenverarbeitungsfähigkeiten des vorgeschlagenen Algorithmus im Bereich der Klassifizierung des Netzwerkverkehrs.
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Titel
An Optimized K-means Clustering for Improving Accuracy in Traffic Classification
Verfasst von
Shasha Zhao
Yi Xiao
Yueqiang Ning
Yuxiao Zhou
Dengying Zhang
Publikationsdatum
02.04.2021
Verlag
Springer US
Erschienen in
Wireless Personal Communications / Ausgabe 1/2021
Print ISSN: 0929-6212
Elektronische ISSN: 1572-834X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11277-021-08435-x
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