。 互信息(Mutual Information)是 信息論里一種有用的信息度量,它可以看成是一 ...
逐點互信息 PIM :用來衡量兩個事物的相關性 定義如下: 在概率論中,我們知道,如果x跟y不相關,則P x,y P x P y 。二者相關性越大,則P x,y 就相比於P x P y 越大。根據條件概率公式,你還可以寫成 這也很好理解,在y出現的情況下x出現的條件概率 p x y 除以x本身出現的概率 p x ,自然就表示x跟y的相關程度。這里的log來自於信息論的理論,而且 log ,也恰恰表 ...
2019-10-03 08:43 0 1117 推薦指數:
。 互信息(Mutual Information)是 信息論里一種有用的信息度量,它可以看成是一 ...
實驗室最近用到nmi( Normalized Mutual information )評價聚類效果,在網上找了一下這個算法的實現,發現滿意的不多. 浙江大學蔡登教授有一個,http://www.zjucadcg.cn/dengcai/Data/code/MutualInfo.m ,他在數據挖掘屆 ...
兩個隨機變量的獨立性表示兩個變量X與Y是否有關系(貝葉斯可證),但是關系的強弱(mutual dependence)是無法表示的,為此我們引入了互信息。 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的聯合概率分布函數,而p(x)和p(y)分別是 X 和 Y 的邊緣概率分布函數。 在連續 ...
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 ...
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 ...
一、點互信息算法 點互信息算法是為了計算兩個詞語之間的相關性,公式如下: p(word1 & word2)代表的是兩個單詞同時出現的概率(兩個單詞同時出現的次數/總詞數的平方) p(word1)是word1出現的概率(word1出現的次數/總次數 ...
公式 原始互信息計算R代碼: 數據類型如下: 原始條件互信息計算R代碼: ...