MATLAB条件熵计算与概率分布分析工具发布

资 源 简 介

本MATLAB工具专注于条件熵的高效计算与概率分布分析。支持输入联合概率分布或原始数据集，自动进行数据验证、概率统计和熵值计算，为信息论研究和数据分析提供专业支持。

详 情 说 明

MATLAB条件熵计算与概率分布分析工具

项目介绍

本项目专注于实现条件熵的高效计算与分析，提供灵活的概率分布处理能力。系统支持用户输入自定义的联合概率分布或原始数据集，自动进行概率统计和条件熵计算。通过概率分布归一化处理、条件概率矩阵运算和熵值向量化计算等核心技术，为用户提供准确可靠的条件熵分析工具。

功能特性

• 数据输入灵活性：支持联合概率分布矩阵或原始数据集的多种输入方式
• 智能验证机制：自动检查输入数据的概率分布完整性和合法性
• 条件熵精确计算：实现基于条件变量标识的条件熵数值计算
• 过程透明化：提供计算过程的详细分解展示，包括边缘概率、条件概率等中间结果
• 多变量支持：能够处理多个条件变量的复杂熵值计算场景
• 可视化分析：可选生成概率分布和熵值关系的图形化展示

使用方法

基本调用格式

% 方式1：使用联合概率分布矩阵 P_XY = [0.1, 0.2, 0.3; 0.05, 0.15, 0.2]; condition_var = 'Y'; % 指定条件变量 [cond_entropy, process_details, validation_report] = main(P_XY, condition_var);

% 方式2：使用原始数据集 data = [1, 2; 1, 3; 2, 2; 2, 3; 1, 2]; % N×2矩阵 [cond_entropy, process_details, validation_report] = main(data, condition_var);

输出结果说明

• 条件熵数值：双精度标量，以比特为单位的条件熵计算结果
• 计算过程分解：结构体包含边缘概率分布、条件概率矩阵、中间熵值等详细信息
• 数据验证报告：字符串形式的数据合法性检查结果汇总
• 可视化图形：可选的概率分布和熵值关系分析图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：统计和机器学习工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的核心处理流程，实现了数据验证与预处理、概率分布归一化计算、条件概率矩阵构建、熵值向量化运算以及结果可视化生成等关键功能。该文件作为整个工具的入口点，协调各算法模块的协同工作，确保条件熵计算的准确性和效率。