網(wǎng)絡流量識別中特征選擇算法的研究與應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、網(wǎng)絡應用爆發(fā)式增長,網(wǎng)絡流量急速膨脹,大量涌現(xiàn)的新型應用比傳統(tǒng)應用具有更復雜的結構和流量模式?；诹髁孔R別技術,能夠細粒度的管理和優(yōu)化網(wǎng)絡,引起了廣泛的關注。其中,基于流量特征采用機器學習的流量識別技術,具有較高的準確率,成為了近年來流量識別領域的研究熱點。
　　特征選擇通過去除無關、冗余的特征,獲得最優(yōu)的特征子集,基于該特征子集能夠降低學習算法的復雜度,提升分類的準確率及速度。
　　本文首先介紹了流量識別技術、機器學習技術

2、及特征選擇算法的相關概念,并簡單介紹了使用互信息進行度量及SU算法,在此之上提出了兩種新的基于互信息的特征選擇法:
　　1.基于互信息的Filter式特征選擇法。運用改進的SU算法去掉不相關的特征,并基于互信息去掉冗余特征,通過反復調整閾值進行迭代,以提高分類準確率。
　　2.基于互信息的Wrapper式特征選擇法。運用改進的SU算法去掉不相關的特征,并基于互信息去掉冗余特征,直接使用分類器的分類準確率作為判斷標準來指導算法

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