区位熵计算
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VBA宏编程计算矩阵区位熵
利用VBA宏编程实现矩阵区位熵的便捷计算，无需安装额外软件。
算法与数据结构
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2024-05-25
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
2
2024-08-03
第五步计算信誉的熵
在决策树算法中，第五步计算信誉的熵，信誉分为两组：良好和优秀。信誉信息增益公式为：E（信誉）= 0.9048，信誉信息增益= 0.9537-0.9048 = 0.0453。
此外，提供了一个决策树算法的示例，用于根据年龄、收入、学生身份和信誉对客户进行归类，并预测他们是否购买计算机。
数据挖掘
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2024-05-25
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
经验模态分解与样本熵计算的Matlab程序代码
利用经验模态分解（EMD）提取IMF向量与残余向量的Matlab程序。包含主函数emdplus.m和样本熵函数samp的详细注解。EMD.m函数为广泛使用的版本，能直接运行且验证有效。
Matlab
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2024-08-28
Matlab最大熵方法下的偏度和峰度计算代码
件夹包含Matlab代码，用于使用最大熵原理拟合分布。通过均值、方差、偏度和峰度作为约束条件，查找拉格朗日乘子以获得最大熵分布。
Matlab
0
2024-09-14
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
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
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