论文部分内容阅读
提出一种应用支持向量机（SVM）算法的P2P与常规网络流量分类方法,该方法综合运用信息熵作为网络流量特征,并以校园网为实验环境实现了网络流量的分类实验.并在此基础上,描述数据的预处理方法、探讨SVM参数的选取对分类效果的影响.实验结果表明,所选特征、参数可以有效的对网络流量进行二分类,说明基于支持向量机算法对于网络流量的分类具有较高的精度和正确率.