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。
基于Spark的系统信息熵和条件熵计算
相关推荐
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
3
2024-05-21
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
2
2024-05-27
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
2
2024-05-26
数据挖掘中计算条件属性熵的步骤和决策树算法
在数据挖掘中,计算条件属性熵的步骤包括以下几个阶段:年龄、收入、学生、信誉。每个属性都会计算其信息增益,以决策树算法为基础进行分类和预测。具体来说,我们分析了不同条件属性的熵,以便于更好地理解和应用决策树算法。
数据挖掘
0
2024-09-14
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
0
2024-08-09
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
4
2024-04-30
天气条件下的活动决策熵
在已知天气条件下,活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言,活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算:
H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气)
其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率,H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。
例如,根据给定的数据,我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。
这意味着,在已知天气条件的情况下,活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。
算法与数据结构
6
2024-05-19
使用Matlab计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵
在Matlab环境下,计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵的方法。
Matlab
0
2024-08-29
离散变量的条件熵计算方法及其在MATLAB开发中的应用
条件熵是指在给定其他离散变量时,计算离散变量的熵。在MATLAB开发中,可以通过ConditionalEntropy函数实现给定X计算Y的条件熵(以位为单位)。具体计算方法为H = ConditionalEntropy(Y, X),其中H表示Y在给定X条件下的熵。Y和X分别表示因变量和自变量,注意每个不同值都被视为唯一符号。例如,对于样本量较小的情况下,估计的熵值略小于真实值。
Matlab
2
2024-07-27