信息熵
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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
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2024-05-21
基于Spark的系统信息熵和条件熵计算
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。
spark
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2024-08-03
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
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2024-08-09
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
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2024-05-26
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
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2024-04-30
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
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2024-05-27
熵优化的Python实现EO-BoW方法应用于信息检索
EO-BoW方法是一种有监督的字典学习技术，专为优化信息检索中的词袋表示而设计。介绍了其熵优化的理论背景及其在提高检索效率方面的应用。代码实现基于Python，提供了对matlab代码的替代方案，帮助读者更好地理解和应用熵优化的概念。
Matlab
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2024-08-31
熵：定义与应用
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。
算法与数据结构
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2024-05-25
熵值法与InformMe.jlWGBS甲基化数据信息理论模型的Julia实现
保守值法matlab代码InformMe.jl，一款用于分析DNA甲基化测序数据的信息理论工具，现已推出其Julia版本。文献资料建置状态notifyME软件包的julia端口。原始的notifyME使用MATLAB、bash、C++和R编写。通过将代码移植到Julia，我们希望简化软件，并消除用户需要MATLAB软件许可证的要求。
Matlab
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2024-07-31
改进熵权TOPSIS评价方法
熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。
统计分析
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2024-05-01