区位熵计算

利用VBA宏编程实现矩阵区位熵的便捷计算，无需安装额外软件。

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。

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。

在决策树算法中，第五步计算信誉的熵，信誉分为两组：良好和优秀。信誉信息增益公式为：E（信誉）= 0.9048，信誉信息增益= 0.9537-0.9048 = 0.0453。 此外，提供了一个决策树算法的示例，用于根据年龄、收入、学生身份和信誉对客户进行归类，并预测他们是否购买计算机。

利用经验模态分解（EMD）提取IMF向量与残余向量的Matlab程序。包含主函数emdplus.m和样本熵函数samp的详细注解。EMD.m函数为广泛使用的版本，能直接运行且验证有效。

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。

这份Matlab代码库挺适合用来从数字高程模型（DEM）中提取纹理特征，尤其是基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法。它包含了从haralick到Main1等多个文件，能计算像对比度、能量、相关度、方差、熵等 13 种不同的纹理特征。对于有些需要在Matlab上进行地形的同学来说，挺实用的，是对于那些从DEM提取纹理特征的研究。你只需要根据文件的注释就能快速上手，还能直接计算各种常见的纹理特征，简直是为做图像的朋友们量身定制的工具。哦对了，代码兼容Matlab 2015b版本，运行起来也比较稳定。如果你正在进行类似的地形，完全可以试试这份代码，它应该能给你的研究带来不小的！

件夹包含Matlab代码，用于使用最大熵原理拟合分布。通过均值、方差、偏度和峰度作为约束条件，查找拉格朗日乘子以获得最大熵分布。

保守值法MATLAB代码分析基于Atchison等人的科学论文结果和脚本。我们利用Latent Dirichlet Allocation分析10,051个R包和27,000个开源MATLAB模块的源代码，探索科学计算的关键视角。我们的方法识别了通用的编程概念，并专注于科学和高性能计算应用程序的特定概念。文档熵和主题均匀性评分直接比较了这些主题。这项研究是首个关注统计计算软件的同类研究，为未来的工作奠定了基础，将快速增长的代码库与其他软件领域和存储库进行对比。

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。