针对网络流量特征选择过程中监督信息缺乏的问题,提出一种基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法。该算法同时考虑少量成对约束和大量无标记样本,利用样本集合间的相关性和自相关性,扩展成对约束集到无标记样本上,产生更多可靠性强的成对约束,以揭示样本空间分布信息。最后,利用扩展的成对约束集进行特征选择。实验证明:与未进行成对约束扩展的算法相比,该算法在少量初始成对约束的情况下能获得更好的分类性能。
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