互信息也可以基于两个随机变量的联合概率分布和边缘概率分布来计算: I(X;Y)=∑x∈X∑y∈Yp(x,y)logp(x,y)p(x)p(y)I(X;Y) = \sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} p(x,y) \log \frac{p(x,y)}{p(x)p(y)}I(X;Y)=x∈X∑y∈Y∑p(x,y)logp(x)p(y)p(x,y) 或...
以下是其计算公式及相关说明: 离散随机变量的互信息计算公式。 设X和Y是两个离散型随机变量,它们的取值集合分别为X和YX和Y的联合概率分布为P(x,y)X的边缘概率分布为P(x)Y的边缘概率分布为P(y)则X和Y之间的互信息I(X;Y)定义为: I(X;Y)=∑_x∈X∑_y∈YP(x,y)log(P(x,y))/(P(x)P(y))...
互信息量可表示为两个随机变量的熵之和减去它们的联合熵,即: I(X;Y) = H(X) + H(Y) − H(X,Y) 其中,H(X)和H(Y)分别是随机变量X和Y的熵,H(X,Y)是两者的联合熵。 H(X):表示X的不确定性或信息量,计算公式为H(X)=−Σp(x)logp(x)。 H(Y):同理,...
[信息论基础]互信息计算公式如何推导的？[图片] 请问第三个等号的公式到第四个等号的公式是如何推导的？ p(x) 和 p(y) 如何变成 p(x, y)?全概率公式，p(x)=∑yp(x,y)嗯
互信息的计算公式为: I(X;Y) = ∑x∈X∑y∈Y pX,Y(x,y)log2[pX,Y(x,y)/pX(x)pY(y)]。互信息量的性行樱质信息量是源于通信领域而逐渐普及成为大众与媒体频繁使用的一个词，将它与一篇科技论文慎世联系起来，是指在篇幅有限的情况下，论文本身能向读者提供多少有关该论题的信息。如果 ...
计算复杂度高：时序互信息的计算需要估计概率分布，尤其是联合概率分布。在高维时序数据中，这种概率估计...
离散序列的标准互信息计算 来源:http://www.cnblogs.com/ziqiao/archive/2011/12/13/2286273.html 一、离散序列样本 X = [1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3]; Y= [1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 3 1 1 3 3 3]; 二、计算离散序列X与Y的互信息(Mutual information) ...
机器学习中的互信息计算 引言 在机器学习和统计学中,互信息是度量两个随机变量之间依赖关系的一个重要指标。简单而言,互信息可以帮助我们理解一个变量包含多少关于另一个变量的信息。在数据分析和特征选择中,互信息常常用于评估特征与目标变量的关联程度。
在数据分析和机器学习领域,互信息是一种用来衡量两个随机变量相关性的指标。在Python中,我们可以使用一些库来计算两组数据的互信息,例如scikit-learn和numpy。本文将介绍互信息的概念以及如何使用Python计算两组数据的互信息。 什么是互信息? 在信息论中,互信息是用来衡量两个随机变量之间的相关性程度的指标。它表示了...
2.8词对相似度--点间互信息 3.距离算法与相似度算法的选择(对比) 内容: 1.常见的距离算法 1.1欧几里得距离(Euclidean Distance) 公式: 标准欧氏距离的思路:现将各个维度的数据进行标准化:标准化后的值 = ( 标准化前的值 - 分量的均值 ) /分量的标准差,然后计算欧式距离 欧式距离的标准化(Standardized Euclidea...