基于样本熵数据的支持向量机代码

以下是基于样本熵数据的支持向量机的 Python 代码示例：

from sklearn.svm import SVC
from math import log2

# 计算样本熵
def sample_entropy(samples):
    m = len(samples)
    r = 0.2 * np.std(samples)  # 设置阈值r
    A = np.zeros((m, m))
    for i in range(m):
        for j in range(i, m):
            if abs(samples[j] - samples[i]) < r:
                A[j, i] = 1
    B = np.sum(A, axis=0)
    p = B / (m - 1)
    se = -log2(p)
    return se

# 加载数据集
X_train, y_train = load_data()

# 计算样本熵
X_train_se = np.apply_along_axis(sample_entropy, 1, X_train)

# 拟合支持向量机
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train_se, y_train)

其中，`load_data()` 函数用于加载数据集，`sample_entropy()` 函数用于计算样本熵，`X_train_se` 是训练数据集的样本熵，`svm` 是拟合的支持向量机模型。在实际使用中，还需要进行测试集的预处理和测试，以及对模型的性能进行评估。