原文:Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数及python实现

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2019-10-21 16:56 0 934 推荐指数:

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【转】Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现

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Wed Nov 03 20:07:00 CST 2021 0 1177
python实现六大分群质量评估指标(兰德系数互信息、轮廓系数

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数互信息、轮廓系数) 1 R语言中的分群质量——轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群。或者用一些指标评价,然后交叉 ...

Sat May 20 18:33:00 CST 2017 0 1770
互信息(Mutual Information)的介绍

互信息指的是两个随机变量之间的关联程度,即给定一个随机变量后,另一个随机变量不确定性的削弱程度,因而互信息取值最小为0,意味着给定一个随机变量对确定一另一个随机变量没有关系,最大取值为随机变量的熵,意味着给定一个随机变量,能完全消除另一个随机变量的不确定性 ...

Sat Mar 14 23:57:00 CST 2020 0 4369
关于互信息(Mutual Information),我有些话要说

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 ...

Sat Sep 22 06:41:00 CST 2018 0 1331
逐点互信息PMI(Pointwise mutual information)5发

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 ...

Thu Oct 03 16:43:00 CST 2019 0 1117
 
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