10.3969/j.issn.1672-9722.2014.02.028
基于样本缩减的支持向量机在流分类中的应用
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.
网络流量分类、机器学习、支持向量机、类别质心
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TP181(自动化基础理论)
2014-03-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
290-292,310