摘要：提出了基于机器学习的Internet流量分类框架，研究了支持向量机（SVM）在权威流量数据集全部子集上的分类效果和特征选择对分类效果的影响。实验结果表明，SVM对流量分类问题具有较高的分类精度和稳定性，通过特征选择，可以有效降低数据的维数，并一定程度上提高分类的精度。

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