组合型类不均衡流量分类的特征选择方法

摘要

本发明公开了一种组合型类不均衡流量分类的特征选择方法，采用非搜索型算法利用加权对称不确定性WSU来计算类别与特征之间的相关度，根据特征之间的WSU滤除冗余特征，从而得到第一目标特征集合，可以显著降低后续特征子集筛选的计算复杂度，然后采用SFS算法进一步降低特征的维数，直到特征数增加到指定的维数为止，这样就可以减小样本分布不平衡问题给网络流量分类带来的不良影响，选择出具有强区分能力的特征集合，从而可以显著提高网络流量的分类精度。