44、混合模型与移动自组网路由协议的性能研究

混合模型与移动自组网路由协议的性能研究

1 混合模型性能分析

1.1 混合模型概述

在数据挖掘和机器学习领域，将聚类算法与分类算法相结合的混合模型能显著提升性能。常见的聚类算法有 K-Means 和 K-Medoids，分类算法包括决策树（DT）、k 近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和朴素贝叶斯（NB）。

1.2 K-Means 与分类器结合的性能

K-Means 与 SVM、NB 等分类器结合时，能产生比单个分类器更好的结果。在五个混合模型中，SVM 与 K-Means 的组合在准确率、灵敏度方面表现出色，且特异度较低。

1.3 K-Medoids 与分类器结合的性能

使用 K-Medoids 算法替代 K-Means 与相同的分类算法结合，通过实验计算了准确率、灵敏度和特异度，结果如下表所示：

表 1 DT 与 K-Medoids 基于簇数量的性能

k	K = 2	K = 3	K = 4	K = 5	K = 6	K = 7	K = 8	K = 9	K = 10
准确率	88.78	8