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资源说明：针对传统分类方法的缺陷, 提出了一种基于AdaBoost-SVM的流量方法。该方法利用K-L变换从大量冗余流量特征中遴选出少量本征特征, 有效降低了算法的处理复杂度; 应用AdaBoost机制将一次分类过程等分成若干层基于支持向量机的弱分类器, 使得分类方法简单、易于实现; 通过分层组合和迭代权重的方法聚焦在困难分类的数据样本上, 提高了分类器的准确性能。理论分析和实验结果表明：在降低计算复杂度的同时, AdaBoost-SVM算法的准确性能够达到95%。
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