matlab代码实现计算香浓信息熵

资 源 简 介

matlab代码实现计算香浓信息熵

详 情 说 明

计算香农信息熵是信息论中的基础概念，用于量化随机变量的不确定性或信息量。在MATLAB中实现香农熵的计算并不复杂，核心思路是基于概率分布进行对数运算和加权求和。

首先需要明确的是，香农熵的计算公式为：H = -Σ(p_i * log2(p_i))，其中p_i表示每个事件发生的概率。在MATLAB中，可以通过以下几个步骤实现：

概率计算：输入数据可以是原始数据或直接的概率分布。若输入原始数据，首先需要统计每个唯一值出现的频率，并转换为概率。 处理零概率：避免log2(0)的情况，通常需要忽略概率为零的项或做微小调整。 熵值计算：对每个非零概率进行log2运算并累加，最终取负数得到熵值。

MATLAB的向量化操作能够高效实现这一过程，尤其是结合`unique`函数统计频率，以及`sum`函数进行加权求和。对于对数运算，直接使用`log2`函数即可。

此外，可以通过封装成函数的形式，方便后续直接调用。函数可以接受向量或矩阵输入，并支持对多维数据的处理。这一实现不仅适用于简单的离散概率分布，也可以扩展到更复杂的数据分析场景。