Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系數詳解與實現 ———————————————— 版權聲明：本文為CSDN博主「Font Tian」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。 原文鏈接：https ...

python實現六大分群質量評估指標（蘭德系數、互信息、輪廓系數） 1 R語言中的分群質量——輪廓系數 因為先前慣用R語言，那么來看看R語言中的分群質量評估，節選自筆記︱多種常見聚類模型以及分群質量評估（聚類注意事項、使用技巧）： 沒有固定標准，一般會3-10分群。或者用一些指標評價，然后交叉 ...

互信息指的是兩個隨機變量之間的關聯程度，即給定一個隨機變量后，另一個隨機變量不確定性的削弱程度，因而互信息取值最小為0，意味着給定一個隨機變量對確定一另一個隨機變量沒有關系，最大取值為隨機變量的熵，意味着給定一個隨機變量，能完全消除另一個隨機變量的不確定性 ...

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 ...

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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 ...