从 VMware ESXi 5.1 特征集中进行最优特征选择
分布式、并行与集群计算
2014-10-22 v1 机器学习
摘要
对 VMware ESXi 5.1 服务器进行了研究，以找出能够反映该服务器不同资源使用情况的最优参数集。使用特征选择算法，从通过 esxtop 命令获取的 VMware ESXi 5.1 服务器数据中提取最优参数集。该服务器上运行着多个虚拟机（VM）。采用 K-means 算法对虚拟机进行聚类。每个聚类的优良程度分别由 Davies-Bouldin 指数和 Dunn 指数确定。进而通过这些指数识别出最佳聚类。将最佳聚类的特征视为一组最优参数。
引用
@article{arxiv.1410.5784,
title = {Optimal Feature Selection from VMware ESXi 5.1 Feature Set},
author = {Amartya Hatua},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.5784},
year = {2014}
}
备注
8 Pagee, http://airccse.org/journal/ijccms/current2014.html