条件熵
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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
天气条件下的活动决策熵
在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算：
H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气)
其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。
例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。
这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。
算法与数据结构
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2024-05-19
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
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
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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
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2024-07-27
使用Matlab计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵
在Matlab环境下，计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵的方法。
Matlab
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2024-08-29
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
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
Excel 条件求和
在 Excel 表格中使用条件求和功能时，可以在相应的单元格内输入条件，系统会自动根据条件进行求和计算。
MongoDB
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2024-05-15
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