MATLAB互信息核心函数工具包发布

资 源 简 介

本工具包基于互信息理论开发，提供互信息、联合熵、条件熵、KL散度等关键函数的MATLAB实现，支持离散与连续变量处理，适用于特征选择、依赖分析及图像配准等机器学习任务。

详 情 说 明

基于互信息理论的核心函数工具包开发

项目介绍

本项目是一个基于互信息理论的核心函数工具包，提供了互信息、联合熵、条件熵、相对熵（KL散度）等关键信息论指标的计算实现。工具包支持离散和连续变量的处理，可广泛应用于特征选择、依赖关系分析、图像配准等机器学习和数据分析场景。

功能特性

• 全面覆盖：实现互信息、联合熵、条件熵、KL散度等核心信息论度量
• 多类型支持：同时支持离散变量和连续变量的计算处理
• 灵活配置：提供离散化区间数量、核密度估计带宽、数据标准化等可选参数
• 多格式输出：支持标量结果、对称矩阵等多种输出形式
• 概率建模：采用直方图法和核密度估计法进行概率分布建模

使用方法

输入数据格式

1. 离散数据：整数数组或分类数据（N×1或N×d矩阵）
2. 连续数据：浮点数矩阵（N×d维，支持多变量联合分布）
3. 可选参数：离散化区间数量、核密度估计带宽、数据标准化选项

输出结果

• 标量结果：熵值（比特/奈特单位）、互信息量、KL散度值
• 矩阵结果：多变量间的互信息矩阵（对称矩阵）
• 可选中间结果：概率分布表、条件概率分布、微分熵估计值

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（用于核密度估计等功能）
• 内存要求：根据数据规模而定，建议至少4GB RAM

文件说明

主要入口文件整合了互信息计算的核心功能，包括离散与连续变量的概率分布估计方法、香农熵与联合熵的基础算法实现、条件熵与互信息的推导计算流程，以及多变量互信息矩阵的批量处理能力。该文件提供了统一的参数配置接口，支持直方图离散化和核密度估计两种概率建模方式，并实现了微分熵的数值积分逼近计算。