scipy.spatial.distance.jensenshannon(p, q, base=None, *, axis=0, keepdims=False)# 计算两个概率数组之间的Jensen-Shannon 距离(度量)。这是Jensen-Shannon 散度的平方根。 两个概率向量 p 和 q 之间的 Jensen-Shannon 距离定义为, 其中是和的逐点均值,是Kullback-Leibler 散度。 如果p 和 q 的总和不...
scipy/scipy#3213 scikit-learn/scikit-learn#4191 (comment) and here another biocore/qiime#280 for qiime, but again there are no news about it since 2015. Scikit-bio got a shannon entropy already, skbio.diversity.alpha.shannon but I don't know how far is from the Jensen Shannon Distance....
只能测试前两个系列的代码(甚至不能完全测试一个以上的因子1:Factor2组合只有一个观察，使得密度计算不...
JS散度(Jensen-Shannon) JS散度相似度衡量指标。现有两个分布 JS散度相似度衡量指标。现有两个分布 JS散度相似度衡量指标。现有两个分布 JS散度相似度衡量指标。现有两个分布 JS散度相似度衡量指标。现有两个分布 JS散度相似度衡量指标。现有两个分布 添加描述和,其JS散度公式为:...