基于聚类分析的网络流量高斯混合模型

基于聚类算法对数据对象多个属性综合聚类的特点，研究网络流量的GMM模型及其在数据流尺度上的Lognormal分布。用EM算法研究了具有交互特征的网络流量的分类；通过与K-means算法比较，讨论了EM算法在流量聚类中的适用性；通过平衡和不平衡流量的聚类分析，研究了不同类型流量GMM建模的有效性。研究流量的幂律关系及其在不同尺度间的传递性，用户行为和应用程序特征通过传输层控制协议分解传递到IP层后，在数据包尺度上表现出分形和自相似性，在数据流尺度上表现出Log-normal分布。