基于信息熵的异常数据挖掘算法解析

提出了基于影响函数的异常数据检测方法，该方法通过投影分析来分离观测数据中的异常成分，有效消除脉冲噪声。实验结果验证了该方法在异常数据检测方面的可靠性和有效性。

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。

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。

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

Web 日志文件的异常检测一直是个挺头疼的活儿，尤其数据量大的时候，手动基本不现实。这篇文章用比较实用的方法搞定了这个事儿，用的是基于距离的离散统计法，还加了个综合统计法，搭配校园网的实际日志跑了一圈，结果还不错。 离散统计法的好处就是上手快，思路也简单——算距离，看谁“跳得”最远，谁就是异常。比如访问量、响应时间这些指标，拉一条中位线，谁偏得离谱谁就危险。用Python搞个小脚本跑一下，也就几分钟的事儿。 综合统计法就更进一步了，多个维度一起看，比如IP 分布、访问频率、页面路径，交叉着算。不仅能找出“跳得远的”，还能看出“跳得精的”。这种方法对防爬、防刷还蛮有用的，搭配下ELK那一套也挺顺

基本概念的第四章 PPT 是你入门信息熵和ID3 算法的好材料。里面的概念讲得比较清楚，比如信息增益怎么计算、怎么选属性这些，算是比较实用的基础梳理。讲到 ID3 决策树的构建流程时，配图也挺直观的，刚接触的同学看起来压力不大。 信息熵的定义有点绕，但 PPT 里配了小例子，像“打球还是下雨”那种，用日常场景解释概率分布，有。你要是搞不清楚什么是“熵越小越纯”，这部分建议多看几遍，理解后你会发现挺有趣的。 如果你是想实际动手，可以顺着这几个资料看下去，像ID3 算法决策树程序实现和信息增益的 Java 实现，里面有完整代码，基本照着写一遍就能跑通。 还有个细节，PPT 里虽然没展开讲信息增益率

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。

影像学检查质量的代码工具还挺实用的，适合你如果在搞神经影像、MRtrix3、MATLAB 这些方向。它的亮点是用了基于熵的方法来过滤断层扫描图像，比传统的 FA 和 FOD 方法多了点新意，也能补充一些信息。 工具里用的熵算法是由 Méghane DECROOCQ 开发的，结合了 MRtrix3 和 MATLAB 做了完整流程。输入数据也不麻烦，直接给了 8 个患者的数据，每个有 9 条神经的数据可以对比，比如像三叉神经、动眼神经这些。 想尝试这个工具，可以顺便看看跟它相关的一些资源，像信息熵的计算、图像、TOPSIS 综合评价这些也都比较对口。数据是现成的，格式清晰，变量名也比较好懂，用 R