计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
2期
357-360
,共4页
包分类%智能层次分割算法%非均匀切割%决策树
包分類%智能層次分割算法%非均勻切割%決策樹
포분류%지능층차분할산법%비균균절할%결책수
数据包分类技术广泛应用于许多网络服务当中,HiCuts算法是多维包分类中最具有代表性的数据包分类算法.但由于规则集分布不均匀,通过简单地随机等分某个域很难将规则划分到不同的节点去,从而导致决策树树深度急剧增加,使算法查找的时间效率和空间效率大大降低.通过大量统计分析发现,规则集中的规则域并非均匀分布在其取值范围内,为此,在HiCuts算法的基础上提出了一种利用非均匀切割技术的N-HiCuts算法来构建决策树.算法对于分布不均匀的域依据统计规则进行非均匀切割,对规则集中分布均匀的某些域采用等分函数来进行切割,从而提高每次对规则集进行切割的效率.实验证明,该算法的整体性能得到较大的提高.
數據包分類技術廣汎應用于許多網絡服務噹中,HiCuts算法是多維包分類中最具有代錶性的數據包分類算法.但由于規則集分佈不均勻,通過簡單地隨機等分某箇域很難將規則劃分到不同的節點去,從而導緻決策樹樹深度急劇增加,使算法查找的時間效率和空間效率大大降低.通過大量統計分析髮現,規則集中的規則域併非均勻分佈在其取值範圍內,為此,在HiCuts算法的基礎上提齣瞭一種利用非均勻切割技術的N-HiCuts算法來構建決策樹.算法對于分佈不均勻的域依據統計規則進行非均勻切割,對規則集中分佈均勻的某些域採用等分函數來進行切割,從而提高每次對規則集進行切割的效率.實驗證明,該算法的整體性能得到較大的提高.
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