。 互信息(Mutual Information)是 信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一 ...
逐点互信息 PIM :用来衡量两个事物的相关性 定义如下: 在概率论中,我们知道,如果x跟y不相关,则P x,y P x P y 。二者相关性越大,则P x,y 就相比于P x P y 越大。根据条件概率公式,你还可以写成 这也很好理解,在y出现的情况下x出现的条件概率 p x y 除以x本身出现的概率 p x ,自然就表示x跟y的相关程度。这里的log来自于信息论的理论,而且 log ,也恰恰表 ...
2019-10-03 08:43 0 1117 推荐指数:
。 互信息(Mutual Information)是 信息论里一种有用的信息度量,它可以看成是一 ...
实验室最近用到nmi( Normalized Mutual information )评价聚类效果,在网上找了一下这个算法的实现,发现满意的不多. 浙江大学蔡登教授有一个,http://www.zjucadcg.cn/dengcai/Data/code/MutualInfo.m ,他在数据挖掘届 ...
两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系(贝叶斯可证),但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的,为此我们引入了互信息。 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。 在连续 ...
在数据挖掘或者信息检索的相关资料里,经常会用到PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标来衡量两个事物之间的相关性。PMI的定义如下: 这个定义 ...
点互信息PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标用来衡量两个事件之间的相关性,公式如下: p(f)和p(e)分别代表事件f和事件e发生的概率,p(f,e)代表时间f和事件e同时发生的概率。 如果f和e不相关则p(f,e)=p(f).p(e)。二者相关性越大 ...
一、点互信息算法 点互信息算法是为了计算两个词语之间的相关性,公式如下: p(word1 & word2)代表的是两个单词同时出现的概率(两个单词同时出现的次数/总词数的平方) p(word1)是word1出现的概率(word1出现的次数/总次数 ...
公式 原始互信息计算R代码: 数据类型如下: 原始条件互信息计算R代码: ...