基于样本缩减的支持向量机在流分类中的应用

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摘要：网络流量分类对提高网络服务质量有着非常重要的作用.基于机器学习的网络流量分类中,海量的样本为训练带来了效率瓶颈.论文介绍了SVM算法原理,建立基于改进类别质心的样本缩减策略,并进行实验验证.结果表明,利用缩减样本的SVM训练时间仅为在原样本下训练时间的2％,且分类精度基本不变,证明了样本缩减策略的可行性和有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93977A/201402/48781448.html

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关键词：支持向量机 向量机 cqvip HTML HTTP 网络流量分类 机器学习 支持向量机 类别质心