计算Jensen-Shannon Divergence距离的方法 JS divergence是Kullback-Leibler divergence的一个变种,转换方式如下: J(P,Q)=1/2*(D(P∣∣R)+D(Q∣∣R)) 这里的R=1/2*(P+Q) D(P||R)就是KL divergence flexmix是一个计算KL divergence的R包,manual地址如下: http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/flexmi...
· 距离定义(二):曼哈顿距离(Manhattan Distance) · 距离定义(三):闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) · 距离定义(四):切比雪夫距离(Chebyshev Distance) · 距离定义(五):标准化的欧几里得距离(Standardized Euclidean Distance) · 距离定义(...
【Python3 】jensen-shannon 距离(JS 距离)python 代码实现 𝐾𝑆𝐷 =12∗ 𝐿𝑀(𝑄 ∣∣ 𝑁) +12∗ 𝐿𝑀(𝑅 ∣∣ 𝑁)JSD=21∗KL(P∣∣M)+21∗KL(Q∣∣M) 2 [0,1] 当 log 的底数为 e 时,JSD 的取值范围 [0,log(e,2)] 举例:计算两个字符串的字母分布距离。 如:...