一、概念 互信息，Mutual Information，縮寫為MI，表示兩個變量X與Y是否有關系，以及關系的強弱，或者說是X與Y的相關性。 如果 (X, Y) ~ p(x, y), X, Y 之間的互信息 I(X; Y)定義為: Note: 互信息 I (X; Y)可為正、負 ...

最近看一些文檔，看見了互信息的使用，第一次接觸互信息，感覺和專業有些相關，就把它記錄下來，下面是一片不錯的文章。 互信息(Mutual Information)是度量兩個事件集合之間的相關性(mutual dependence)。 平均互信息量定義: 互信息量I(xi;yj)在聯合 ...

點互信息 Pointwise mutual information (PMI), or point mutual information, is a measure of association used in information theory andstatistics. ...

在數據挖掘或者信息檢索的相關資料里，經常會用到PMI（Pointwise Mutual Information）這個指標來衡量兩個事物之間的相關性。PMI的定義如下： 這個定義 ...

之前自己用R寫的互信息和條件互信息代碼，雖然結果是正確的，但是時間復雜度太高。 最近看了信息熵的相關知識，考慮用信息熵來計算互信息和條件互信息。 MI(X,Y)=H(X)-H(X|Y) H(X):熵，一種不確定性的度量 H(X,Y):聯合熵，兩個元素同時發生的不確定度 MI(X,Y ...

點互信息PMI（Pointwise Mutual Information）這個指標用來衡量兩個事件之間的相關性，公式如下： p(f)和p(e)分別代表事件f和事件e發生的概率，p(f,e)代表時間f和事件e同時發生的概率。 如果f和e不相關則p(f,e)=p(f).p(e)。二者相關性越大 ...

信息量 信息量是通過概率來定義的：如果一件事情的概率很低，那么它的信息量就很大；反之，如果一件事情的概率很高，它的信息量就很低。簡而言之，概率小的事件信息量大，因此信息量 \(I(x)\) 可以定義如下： \[I(x) := log(\frac{1}{p(x)}) \] 信息熵/熵 ...