特征选择作为机器学习过程中的预处理步骤,是影响分类性能的关键因素.网络流量具有数据量大,特征维度高的特点,如何快速提取特征子集,并提高分类效率对于基于机器学习的流量分类方法具有重要意义.本文提出基于分治与投票策略的特征提取方法,将数据集分裂为多个子集,分别执行特征提取算法,利用投票方法获得最后的特征子集.实验表明可有效提高特征提取的时间效率,同时使分类器取得良好的分类准确率.
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