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联合熵是指计算一组变量的熵值。

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简介:
JointEntropy 衡量的是 X 数据集中每一列的联合熵,其结果以位为单位表示。请注意,对于 X 数据集中每个独特的数值,都将被视为一个独立的、有意义的符号。具体而言,联合熵 H(X) 代表计算得到的联合熵值,同样以位为单位呈现。X 指的是需要进行分析的数据集本身。

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  • :使用MATLAB求解
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    本文介绍了一种利用MATLAB软件进行多变量联合熵计算的方法,为研究复杂系统中变量间的依赖关系提供了实用工具。 JointEntropy:返回 X 每一列的联合熵(以位为单位)。每个不同的值都被视为一个唯一的符号。 H = 联合熵(X) H = 计算的联合熵(以位为单位) X = 需要分析的数据
  • 关于 n 个及条件函数:支持任意数与条件-MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一套灵活计算n个变量熵、联合熵和条件熵的函数,适用于任何规模的数据集分析。 对于熵的计算公式H = 熵(S),此命令将用于计算 S 的熵值,其中 S 应为行矩阵形式。例如,在计算三个变量 X、Y 和 Z 的联合熵时,使用 H = 熵([X;Y;Z]) 命令。 若要寻找条件熵如 H(X,Y/Z,W),则可以采用命令H = 熵([X,Y],[Z,W]) 进行操作,此方法适用于任何组合形式的联合熵计算。在实际应用前,请务必验证该功能的有效性和准确性。
  • X和Y及条件
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    本文探讨了如何计算随机变量X和Y的熵、联合熵以及条件熵,分析它们之间的关系,并通过实例展示了这些概念的实际应用。 使用C++代码计算离散二维随机变换熵的方法如下:(1)利用random函数和归一化方法构造一个二维离散随机变量(X, Y);(2)分别计算X与Y的熵、联合熵以及条件熵,具体包括H(X)、H(Y)、H(X,Y),还有条件熵H(X|Y)及互信息I(X;Y)。
  • 基于MATLAB离散随机、条件及互信息与项目分析
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    本项目利用MATLAB开发了用于计算离散随机变量熵、联合熵、条件熵和互信息的工具,应用于复杂系统的信息度量与分析。 图像熵的计算步骤如下:首先输入一幅图像,并将其转换为灰度图像;然后统计出每个灰度级别的像素概率;最后根据这些数据计算出该图像的一维熵值。
  • 用C++编写条件、信源和交互
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    本文章详细介绍了如何使用C++编程语言计算信息论中的基本概念——条件熵、信源熵、联合熵以及交互信息。通过提供具体的代码示例,帮助读者理解和实现这些核心概念的数学公式,适用于需要在项目中应用信息理论技术的学习者和开发者。 用C++编写的简单熵值计算程序包括信源熵、条件熵和交互熵的实现。
  • 图像
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    计算图像熵值是指通过数学方法量化图像信息内容的不确定性或随机性,常用于评估图像清晰度、复杂度及在数字水印和压缩技术中的应用。 用MATLAB实现计算一幅图像的图像熵,并使用固定模板大小来计算图像中每个点的熵值。
  • MATLAB两幅图像
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB编程语言计算并分析两幅图像之间的联合熵,帮助读者深入理解图像信息论中的这一重要概念。 这段文字描述了一个求两幅图像联合熵的函数代码的m文件,特点是简洁明了易懂。
  • 基于MATLAB常见程序:样本、模糊、排列、多尺度及层次
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    本软件包提供了一套基于MATLAB的熵值计算工具,涵盖样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等多种算法,适用于复杂系统分析与建模。 在MATLAB编程中,常见的熵值计算程序包括样本熵(SampleEntropy)、模糊熵(FuzzyEntropy)、排列熵(PermutationEntropy)、多尺度熵以及层次熵。这些方法都是可用的工具来分析和处理数据集中的复杂性和模式。
  • 法_利用权重Stata do文件_
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    本简介介绍一个使用Stata编写的do文件,用于自动执行基于熵值法的权重计算过程。该方法在缺乏主观赋权依据时尤其有效,适用于多准则决策分析等场景。 熵值法求权重以及综合得分的DO文件可以直接运行,并附有详细说明。
  • MATLAB法_shangzhifa.zip_entropy_
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    该资源提供了一种基于MATLAB实现的熵值法(Shangzhifa)程序代码包,用于数据权重确定和综合评价分析。通过计算信息熵来客观赋权,适用于多指标决策问题。 熵值法在MATLAB中的编程实现简单易懂且方便快捷。