一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。不确定性越大，熵就越大，包含的信息量越大；不确定性越小，熵就越小，包含的信息量就越小。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重 ...

近似熵理论相关知识与代码实现 https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79707169 近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生 ...

如何计算熵 一、总结 一句话总结： 【就是信息乘概率然后求和】：$$H = - \sum _ { i = 1 } ^ { n } p ( x _ { i } ) \log _ { 2 } p ( x _ { i } )$$ 【所有的信息期望值】：为了计算熵，我们需要计算所有类别所有可能值 ...

最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式： 当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码 ...

熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的 定义，是各领域十分重要的参量。熵由鲁道夫·克劳修斯（Rudolf Clausius）提出，并应用在热力学中。后来在，克劳德·艾尔伍德·香农（Claude ...

信息熵： 利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量。一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系。所发出的消息不同，它们所含有的信息量也就不同。任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信 ...

最近在看决策树的模型，其中涉及到信息熵的计算，这里东西是由信号处理中来的，理论部分我就不再重复前人的东西了，下面给出两个简单的公式： 当然学习过信号与系统的童鞋一定觉得这不是香农提出的东西吗？O(∩_∩)O~没错，就是这个东西，只不过我们用在了机器学习上，好了下面就看代码 ...

Renyi熵是对通常的香农熵的扩展，算是q阶广义熵。公式如下： 其中P和香农熵公式中的P一样，是概率。当q=1时公式退化为香农熵公式。（如何证明？看wiki吧） 有用此公式寻找图像最佳二值化阈值的。 首先定义前景区域A，背景区域B。 那么前景与背景区域像素相应的Renyi熵就如下定义 ...