信息熵与支持向量的关系

被引：10

作者：

业宁

王迪

窦立君

机构：

[1] 南京林业大学信息科学与技术学院计算机系

来源：

广西师范大学学报(自然科学版) | 2006年 / 04期

关键词：

支持向量机; 模型; 信息熵;

D O I：

10.16088/j.issn.1001-6600.2006.04.032

中图分类号：

TP301 [理论、方法];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

标准支持向量机由于具有O（n3）的时间复杂度和O（n2）的空间复杂度,影响了其在海量数据集上的应用,而对支持向量机新模型的研究则最有可能取得一些突破,从而彻底解决上述难题。介绍新模型的研究现状的基础上将信息熵引入到支持向量机建模中,重点分析数据的信息熵分布规律和支持向量数据及其熵值的关系,进一步构造了信息熵支持向量机算法,最后给出了相关实验,初步的实验结果显示信息熵支持向量机具有较快的分类速度。

引用

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