%0 Journal Article
%T 基于信息熵的支持向量数据描述分类
%A 何伟成
%A 方景龙
%J 计算机应用
%D 2011
%X ？针对现有的支持向量数据描述(svdd)在解决分类问题时通常存在盲目性和有偏性，在研究信息熵和svdd分类理论的基础上，提出了改进两类分类问题的e-svdd算法。首先对两类样本数据分别求出其熵值；然后根据熵值大小决定将哪类放在球内；最后结合两类样本容量以及各自的熵值所提供的分布信息，对svdd算法中的c值重新进行定义。采用该算法对人工样本集和uci数据集进行实验，实验结果验证了算法的可行性和有效性。
%K 信息熵
%K 分布特性
%K 支持向量数据描述
%K 分类
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract14408.shtml