一種基于聚類與噪聲的網絡流量分類方法_第1頁
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文檔簡介

k-means、DBSCANk-means算法進行聚SVM、決策樹、樸素貝葉斯等。本文選擇SVM作為分類器。且具有較好的泛化能力。同時，SVM還可以通過核函數的選擇來實現非SVM的輸入，進行CIC-IDS2017NSL-KDD數據集進行實驗。實驗采用了基于Python編寫的聚類與噪聲網絡流量分類方法，并選擇了CIC-IDS2017NSL-KDDCIC-IDS2017F1值達到了94.71%，NSL-KDD數據集上的F1值達到了92.05%。同時，本

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