一种多分类器联合的网络流量分类方法

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摘要：由于以往的网络流量分类方法是单一的机器学习分类方法,这种方法的总体准确率（Overall Accuracy）提高困难,而且这个问题长期存在着,鉴于此,提出了一种新的网络流量分类的方法,以机器学习分类方法为基础,联合不同分类方法,运用集成学习的思想,使用加权组合权重的方式来实现网络流量的分类;实验表明,新方法提高了总体准确率,比单一的机器学习分类方法更好。

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关键词：多分类 网络流 分类器 accuracy overall 流量分类 支持向量机 贝叶斯增广朴素贝叶斯 BP神经网络 集成学习