论文研究 基于支持向量机的流量分类方法.pdf

针对现有流量分类方法存在的准确率低、应用范围受限、计算复杂度高等问题，提出使用支持向量机方法来解决流量分类问题。使用公开的人工标注数据集作为训练集和测试集，通过有监督学习构建支持向量机流量分类器。此外，通过实验进一步分析了训练集大小、核函数、惩罚因子等因素对支持向量机分类性能的影响。实验结果表明支持向量机分类器可以达到98%以上的流分类准确率。