信息熵

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

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

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

信息熵与互信息的计算方法详解

详细介绍了信息熵的定义及其计算方法，以及互信息的概念和计算方式，并提供了使用Matlab实现的示例。

Matlab 14 2024-08-09

使用Matlab绘制二进制信息熵

介绍了如何利用Matlab绘制二进制信息熵的方法，附带原始代码和运行截图。

Matlab 17 2024-10-01

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

基于信息熵的异常数据挖掘算法解析

信息熵是粒计算理论中用于度量不确定信息的重要工具之一。现有的异常数据挖掘算法多集中于处理确定性的异常数据。然而，关于使用信息熵来度量不确定性数据以实现异常数据挖掘的研究相对较少。基于此，在引入信息熵概念的基础上，定义了基于信息熵的异常度，用以衡量数据之间的异常程度，并提出了一种基于信息熵的异常数据挖掘算法。该算法能够高效地进行异常数据的挖掘。理论分析和实验结果均证明了该算法的有效性和可行性。

数据挖掘 18 2024-10-26

利用Matlab实现小波变换融合及信息熵、平均梯度与RSEM的计算

利用Matlab可以实现小波变换融合，并计算信息熵、平均梯度以及RSEM指标。这些方法在信号处理和数据分析中具有重要应用，能够帮助研究人员更精确地处理和评估数据。小波变换融合技术能够结合不同尺度的信息，提高数据的分析效率和准确性。信息熵和平均梯度则用于评估数据的复杂性和变化趋势，而RSEM则常用于基因表达数据的量化分析。利用这些工具，研究人员可以更深入地理解数据特征并做出科学的决策。

Matlab 13 2024-10-01

熵：定义与应用

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。

算法与数据结构 11 2024-05-25