互信息(Mutual Information, MI)这一概念最早由克劳德·香农在信息论的开创性工作中引入,主要用来量化两个随机变量之间的相互依赖程度。它是一种衡量变量间统计相关性的非参数度量,不仅能够捕捉线性关系,还能反映非线性关系。 原理与定义 互信息测量了知道一个随机变量的值后,我们能获得的关于另一个随机变量的信息量。
互信息概念 互信息（mutual information）是信息论中用来衡量两个随机变量之间的相关性的度量。它表示了当已知一个随机变量的取值时，另一个随机变量的不确定性的减少程度。互信息可以通过以下公式计算：I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X, Y)其中，I(X;Y)表示X和Y的互信息，H(X)表示X的熵，H(Y)表示Y...
联合互信息量(Joint Mutual Information): 联合互信息量通常用I(X;Y)表示,其中X和Y是两个随机变量。 联合互信息量衡量的是X和Y之间的信息共享或相互依赖程度,不考虑其他随机变量。 它是一个非负的值,表示X和Y之间的信息关系,越大表示依赖程度越高,越小表示依赖程度越低。
互信息是信息论中一个极其重要的概念，它衡量了两个变量之间共享信息的量。简而言之，它告诉我们一个变...
这是一个最大依赖性(maximal dependency)问题,需要估计多变量的互信息。 最后介绍一种常用基于互信息的特征选择方法,即为mRMR(mimimum-Redundancy Maximum-Relevancy),最小冗余最大相关法,这种方法对应的特征选择策略利用 来近似下式 参考资料: 1. http://www.ulb.ac.be/di/map/gbonte/bioinfo/course4.pdf ...
两级串联信道输入与输出消息之间的平均互信息量既不会超过第Ⅰ级信道输入与输出消息之间的平均互信息量,也不会超过第Ⅱ级信道输入与输出消息之间的平均互信息量。 当对信号/数据/消息进行多级处理时, 每处理一次, 就有可能损失一部分信息, 也就是说数据处理会把信号/数据/消息变成更有用的形式, 但是绝不会创造...
解答:互信息I(X;Y)可以表示为I(X;Y) = ΣΣp(x,y)log(p(x,y)/(p(x)p(y))),其中p(x,y)为随机变量X和Y的联合概率分布,p(x)和p(y)分别为随机变量X和Y的边缘概率分布。 根据熵的定义,可以得到H(X) = -Σp(x)logp(x),H(Y) = -Σp(y)logp(y)。而条件熵H(X|Y)可以...
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。这个已经是机器学习中老生常谈的内容了,如果想不起来,请参考百度百科-互信息 ...
互信息是信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量,或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。简单说,就是两个事件集合之间的相关性。其核心思想就是熵。 2.熵 在互信息中有用到熵的概念,这里我们再简单介绍一...
其中log的底数可以为e或者2,若为2的话,互信息的单位就是比特。 特征选择中的互信息 由上文所述, 特征选择是去除无关紧要或庸余的特征,仍然还保留其他原始特征,从而获得特征子集,从而以最小的性能损失更好地描述给出的问题。 这里我们将样本中的特征可以对应为随机变量X(Y),标签类对应随机变量Y(X)。 这其实...