信息熵与互信息的计算方法详解

MATLAB信息熵计算

MATLAB提供高效便捷的函数，用于计算信息熵，量化数据的不确定性。

Matlab 22 2024-05-21

MATLAB图像互信息计算与配准

使用MATLAB进行图像配准时，通过计算图像的互信息值来评估配准质量。首先，载入需要配准的基准图像和待配准图像。然后，选择合适的配准参数，如使用'imregister'函数，设置'metric'为'normxcorr'，'transformType'为'rigid'，'optimizer'为'imregconfig'。最后，根据配准后图像的互信息值来量化两幅图像的相似度，互信息值越大，说明两幅图像的相似度越高。

算法与数据结构 11 2024-07-18

计算离散变量的互信息：MATLAB 实现

MutualInformation 函数 计算离散变量 X 和 Y 的互信息（单位：位）。 函数语法 I = MutualInformation(X, Y) 输入参数 X: 要分析的变量（列向量） Y: 要分析的变量（列向量） 输出参数 I: 计算得到的互信息（单位：位） 注意事项 可以将多个变量组合为联合处理矩阵 X（列连接）。 需要 Entropy 和 JointEntropy 函数。

Matlab 11 2024-05-31

基于信息熵与TOPSIS的综合评价方法

方法概述 该方法融合信息熵和TOPSIS法进行综合评价。首先，利用信息熵计算指标权重，客观反映指标信息量；随后，应用TOPSIS法，基于指标权重计算综合得分，对评价对象进行排序。 步骤 数据标准化处理 计算信息熵 确定指标权重 计算各方案与理想解的距离 计算综合得分 排序 优势 客观性：权重由数据自身决定，避免主观因素影响 综合性：考虑指标信息量和方案与理想解的距离 可操作性：步骤清晰，易于实现

算法与数据结构 17 2024-04-30

基于Spark的系统信息熵和条件熵计算

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

spark 11 2024-08-03

计算两幅图像互信息的简单Matlab函数

MI 是对齐来自不同传感器的两个图像的好方法。这里有一个形式最简单的函数来计算两幅图像之间的 互信息。该函数 f = cal_mi(I1, I2) 存放在 test_mi.m 文件中。您的意见或建议将不胜感激。

Matlab 8 2024-11-05

基于粗糙集的条件信息熵权重方法

该方法利用粗糙集理论处理不确定信息，通过计算条件信息熵来量化属性重要性，进而确定权重。

算法与数据结构 17 2024-05-27

SOIS中基于信息熵的属性约简

粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角，引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简，并提出减价算法。示例说明方法有效性。

数据挖掘 15 2024-05-26

基于互信息的图像配准技术研究

深入探讨了基于互信息的图像配准方法。研究包括对互信息理论的详细解析和在Matlab中进行的图像配准仿真实验。实验结果分析表明，该算法在性能上表现出色。此外，针对传统插值方法效率低下和灰度影响问题，引入了PV插值技术，有效抑制了互信息的大幅变换，优化了配准参数。针对搜索方向线性无关问题，还研究了改进的Powell算法，确保搜索方向的线性独立性。最后，为提高配准精度，提出了基于小波变换和互信息的图像分层配准方法。

Matlab 9 2024-09-25