熵优化

介绍了topsis评价类算法，采用熵权法确定权重，并提供了私人编写的r语言代码，方便用户直接代入数据进行运行。

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。

这个程序是为了计算信号复杂度而设计的，利用多尺度排列熵进行分析。

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。

熵值法MATLAB代码优化（optWBoundEigenval）有界特征值的优化 作者：亚当·桑德勒 日期：1/28/21 主要步骤和文件说明： 配置适当的参数文件（/params/中的示例）。 使用参数文件作为输入，运行main.py。 /文件夹/params/包含以下内容： asymmetric_valley.py：非对称谷优化器（经过修改）。 cifar100_data.py：CIFAR-100数据的加载器。 cifar10_data.py：CIFAR-10数据的加载器。 cmd.py：用于GPU跟踪（来自）。 cov_shift_acc_comp.R：比较精度斜率与协变量平移的

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

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。

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

利用遗传算法优化的一维最大熵多阈值分割程序，保证在matlab环境下运行并快速达到最优解。