對於最大信息系數的介紹:https://blog.csdn.net/u014271612/article/details/51781250 python實現最大信息系數: ...
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 . 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: blog.csdn.net FontThrone article details 感謝Font Tian的分享,僅作學術交流,如有侵權 聯系后台刪除 ...
2021-11-03 12:07 0 1177 推薦指數:
對於最大信息系數的介紹:https://blog.csdn.net/u014271612/article/details/51781250 python實現最大信息系數: ...
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 ...
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 ...
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 ...