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互信息的计算

资 源 简 介

互信息的计算

详 情 说 明

互信息是信息论中衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。它基于概率分布来计算变量间的统计相关性,在特征选择、机器学习等领域有广泛应用。

互信息的核心思想是:当知道一个变量的取值时,能减少另一个变量的不确定性。数学上表示为两个随机变量的联合分布与各自边缘分布的相对熵。

计算互信息通常需要三个步骤:首先估计变量的概率分布,可以通过直方图或核密度估计等方法;然后计算各个变量的熵;最后结合联合分布计算互信息值。对于离散变量可直接统计频率,连续变量则需要离散化或采用非参数估计方法。

在实际应用中,互信息能有效捕捉线性与非线性关系,且对数据尺度不敏感。它常用于特征选择,通过计算特征与目标变量的互信息来筛选最具信息量的特征。