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流量分類是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)與關(guān)鍵，機器學習算法利用數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征分類流量，對于識別加密私有協(xié)議流量具有重要意義．然而，特征偏置和類別不平衡是基于機器學習的流量分類研究所面臨的兩大挑戰(zhàn)．特征偏置是指一些數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征在提高部分應(yīng)用識別準確率的同時也降低了另外一部分應(yīng)用識別的準確率．類別不平衡是指機器學習流量分類器對樣本數(shù)較少的應(yīng)用識別的準確率較低．為解決上述問題，提出了基于集成聚類的流量分類架構(gòu)（traffic classification framework based on ensemble clustering，簡稱TCFEC）.TCFEC由多個基于不同特征子空間聚類的基分類器和一個最優(yōu)決策部件構(gòu)成，能夠提高流量分類的準確率．具體而言，與傳統(tǒng)的機器學習流量分類器相比，TCFEC的平均流準確率最高提升5%，字節(jié)準確率最高提升6%．
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