基于动态点切分的多决策树包分类算法

发布时间：2019-03-25 12:21

【摘要】：针对传统的包分类算法存在较多规则冗余问题,该文在分析规则集特征的基础上,提出一种基于动态点切分的多决策树包分类算法(Clustered Dynamic Point Split,CDPS)。该算法首先通过聚类具有相似空间交叉关系的规则,划分规则集为若干子集,然后在每个子集中动态地选取规则投影点完成空间分解并建立决策树。仿真结果表明,在保证算法的时间性能前提下,CDPS算法的内存占用较HyperSplit和EffiCuts分别减少了95%和50%。
[Abstract]:In view of the redundancy of many rules in the traditional packet classification algorithm, this paper proposes a multi-decision tree packet classification algorithm (Clustered Dynamic Point Split,CDPS based on dynamic point segmentation based on the analysis of the features of the rule set. The algorithm firstly divides the rule set into several subsets by clustering the rules with similar spatial crossover relations, and then dynamically selects the rule projection points in each subset to complete the spatial decomposition and establish the decision tree. The simulation results show that the memory consumption of CDPS algorithm is reduced by 95% and 50% compared with HyperSplit and EffiCuts, respectively, on the premise of ensuring the time performance of the algorithm.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(2012CB315901) 国家高技术研究发展计划(2011AA01A103) 国家科技支撑计划(2011BAH19B01)资助课题
【分类号】：TP393.08

【共引文献】

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本文编号：2446976