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Shannon-Wiener 指数：一种衡量分类数据多样性的指标 - MATLAB开发

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简介：
本项目介绍并实现了Shannon-Wiener指数，用于评估分类数据集中的多样性。通过MATLAB代码计算生态学及其他领域中物种丰富度和均匀度。 香农-维纳指数也被错误地称为 Shannon-Weaver 指数，它是用来衡量分类数据多样性的几种多样性指标之一。这个指数实际上是信息分布的熵值，它将物种视为符号，并以它们的数量作为概率进行计算。 该指数的优点在于能够同时考虑物种数量和均匀度的影响：当增加新的独特物种或提高现有物种之间的均匀性时，香农-维纳指数值也会随之上升。 在生态数据中，香农-维纳指数的典型范围大约为 1.5 到 3.5，并且很少会超过 4.0。根据 Southwood 和 Henderson (2000) 的观点，该指标对于衡量物种丰富度和多样性之间的关系不够敏感。

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  • Shannon-Wiener 指数：一种衡量分类数据多样性的指标 - MATLAB开发
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    本项目介绍并实现了Shannon-Wiener指数，用于评估分类数据集中的多样性。通过MATLAB代码计算生态学及其他领域中物种丰富度和均匀度。 香农-维纳指数也被错误地称为 Shannon-Weaver 指数，它是用来衡量分类数据多样性的几种多样性指标之一。这个指数实际上是信息分布的熵值，它将物种视为符号，并以它们的数量作为概率进行计算。 该指数的优点在于能够同时考虑物种数量和均匀度的影响：当增加新的独特物种或提高现有物种之间的均匀性时，香农-维纳指数值也会随之上升。 在生态数据中，香农-维纳指数的典型范围大约为 1.5 到 3.5，并且很少会超过 4.0。根据 Southwood 和 Henderson (2000) 的观点，该指标对于衡量物种丰富度和多样性之间的关系不够敏感。
     
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    本MATLAB项目提供了一个用于拟合多种统计分布（如正态、伽玛和威布尔分布）的工具集，适用于数据分析与概率建模。 此文件夹包含一系列“拟合”函数的集合。 一些函数具备演示选项（第三部分）。 这些函数的一般输入为分布样本。 例如，若要对具有均值“u”及方差“sig”的正态分布进行拟合，则生成样本的方式如下： 样本 = randn(1, 10000) * sig + u 对于样本直方图的最小二乘拟合和最大似然百分比拟合直接在样本上完成。 文件夹内容 ========================== 1. 最大似然估计量。 2. 最小二乘估计量。 3. 用于多元高斯分布（混合高斯）参数估计的EM算法。 4. 添加了两个子文件夹：一个用于创建测试EM算法所需的样本，另一个包含绘制每个分布及其参数图的相关函数。