机器学习分类下网络流量的特征选取

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摘要：面对近年来不断增长的网络带宽压力，常见的基于端口和负载内容的网络流量分类系统，已经越来越难以满足大流量环境下的检测需求，而基于流行为特征的方法由于其难以规避性，正得到越来越多的重视。文中运用了基于流行为特征的流量分类方法，将几种具有较高区分度的特征引入特征向量中，采用K-Means进行初步聚类。实验证明，该方法产生了很好的分类效果，极大提高了P2P流量分类的准确率。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/91580X/2011A01/40169514.html

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关键词：机器学习 网络流 k-means cqvip means 网络流量 机器学习 K—Means P2P