【摘 要】
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文章首先对基于机器学习算法的流特征分类方法研究现状进行了总结，对相关背景知识做了介绍。在特征集选择方面，依据选取的基础特征集所表达特点的不同采用独立的归一化度量准则
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文章首先对基于机器学习算法的流特征分类方法研究现状进行了总结，对相关背景知识做了介绍。在特征集选择方面，依据选取的基础特征集所表达特点的不同采用独立的归一化度量准则。在聚类算法方面，根据DBSCAN和BIRCH算法的特性，提出了一种结合DBSCAN和BIRCH算法的改进算法；实验结果表明，与使用原始特征集分类相比，基于归一化特征集的分类处理时间缩短、全局准确率提高，而且改进的算法比传统BIRCH算法的精确率和召回率都明显提高。
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