最小交叉熵

MinCEP是一个使用最小交叉熵进行阈值选择的函数，用于处理2D灰度图像中的非空白空间。该算法根据图像的最小和最大强度计算出ILow和IHigh图像，并输出MinCEP选择的阈值。该实现基于Brink和Pendock的论文，提高阈值选择的精度和效率。例如，您可以使用该函数处理包含轮胎图像的示例：img = imread('轮胎.tif'); [ILow, IHigh, T] = minCEP(img);

这些代码能够计算出MOORA、TOPSIS、modTOPSIS、VIKOR和ARAS等五种不同MCDM技术的最优解。使用AHP和交叉熵方法可以计算出标准权重。使用这些代码的研究人员，请引用以下论文：“Hussain，SAI，Sen，B.，Das Gupta，A.和Mandal，UK（2020）。新颖的多目标决策和折衷方法，用于选择Inconel-800超合金的最佳加工参数。科学与工程，45，5833-5847。”、“Sen B.，Hussain，SAI，Gupta，AD，Gupta，MK，Pimenov，DY和Mikołajczyk，T。（2021）。类型2模糊AHP-ARAS在选择最佳WED

PEMF 交叉验证是一种利用预测增强模型（PEM）评估代理模型预测性能的方法，特别适用于交叉验证场景。

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。

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。

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。

本节将绘制二进制熵函数曲线，并且包含三进制的熵函数图示。二进制熵函数定义为H(p) = -plog2(p) - (1-p)log2(1-p)，而三进制熵函数则为H(p) = -p1log3(p1) - p2log3(p2) - p3*log3(p3)。接下来，我们使用Matlab进行实现。 % 二进制熵函数 p = 0:0.01:1; H_bin = -p.*log2(p) - (1-p).*log2(1-p); H_bin(p==0) = 0; H_bin(p==1) = 0; % 避免计算log(0) % 三进制熵函数 p1 = 0:0.01:1; p2 = 1 - p1; p3 = 0

交叉销售通过发行联名卡等合作，使客户在其他企业消费中获得积分，增强与公司的联系，提升忠诚度。 通过数据挖掘分析重要客户的里程积累方式，针对性促销。保持客户对于企业至关重要，不仅因为争取新客户的成本高于维持老客户的成本，更重要的是客户流失会造成公司收益的直接损失。因此，在客户识别期和发展期后，航空公司应努力维系客户关系水平，提供优质的服务产品，提高服务水平来提高客户满意度，并尽可能延长高水平客户的消费期。

通过交叉连接查询优化，选择系部名称、班级编码和班级名称从Tb_Dept和Tb_Class表中。

介绍了在MATLAB开发环境中，如何计算函数在所选窗口跨度下时间序列之间的窗口交叉相似度阈值。它涵盖了原始分辨率记录和聚合后的高时间分辨率记录之间的相关性。