熵子图

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

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。

查询子图的车站售票管理系统，页面跳转逻辑清晰，模块分布也蛮合理的。适合用来练手前后端数据交互，尤其是那块查询逻辑，写得还挺实在的。你要是想搞点类似的小项目，直接拿来参考就省事。 查询子图的页面结构比较直观，像售票信息、用户数据这些都做了分栏，逻辑清晰不绕弯。前端页面和后台交互用得多半是常规的表单提交加SQL 查询，实操下来响应也快。 要说亮点，数据调用方式还挺干净的，像查询车票信息时，写了条件筛选，还用了select where那套，思路挺标准的。哦，还有，子图跳转做了防止死链的，挺细心。 如果你之前玩过PB或者ASP的项目，这个资源你肯定不陌生，和PB 系统优化那一类的项目风格差不多。后台逻

熵：定义与应用 熵，也称为信息熵，是对随机变量不确定性的度量。 定义：在概率空间上，随机变量 $I(X)$ 的数学期望被称为该随机变量 $X$ 的平均自信息，也称为信息熵或熵，记为 $H(X)$。 信息熵的概念不仅应用于信息论，也在决策树构建和模型评估中发挥着至关重要的作用。

该项目提供了一种简化 subplot 函数初始化的方法，仅需指定行数、列数或索引即可创建子图。

本节将绘制二进制熵函数曲线，并且包含三进制的熵函数图示。二进制熵函数定义为H(p) = -plog2(p) - (1-p)log2(1-p)，而三进制熵函数则为H(p) = -p1log3(p1) - p2log3(p2) - p3*log3(p3)。接下来，我们使用Matlab进行实现。 % 二进制熵函数 p = 0:0.01:1; H_bin = -p.*log2(p) - (1-p).*log2(1-p); H_bin(p==0) = 0; H_bin(p==1) = 0; % 避免计算log(0) % 三进制熵函数 p1 = 0:0.01:1; p2 = 1 - p1; p3 = 0

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。

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

该脚本利用Kozachenko-Leonenko方法对一维日期数据进行熵的点估计。