前面已经写了四篇博文介绍图像的阈值化技术了从四篇博文中我们可以看出，图像的阈值化技术的关键在于找寻合适的阈值然后用这个阈值对图像进行二值化处理。找寻阈值的方法有很多，上面三篇博文就提供了四种方法。本文介绍利用图像图像直方图的最大熵找寻阈值的方法，并附相关代码。先介绍原理：1、要理解最大熵就不得不先了解熵的概念。熵的概念用于表示系统的不确定性，系统的熵越大则系统的不确定性越大。所以取系统的最大熵就是
计算核心指标权重是一种常见的分析方法，常见的计算权重的方法的原理及使用条件可参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661019965038118642&wfr=spider&for=pc。在实际工作中，需要结合数据的特征情况选择权重计算方法。我在B端项目分析中更多考虑的是数据所携带的信息量，故选择了熵值法。本次权重计算的不同之处在于，项目具有较强的
转载
2023-07-20 10:15:23
252阅读
目录一、熵二、熵的计算三、熵权法 一、熵1、定义 在信息论中，熵的公式为 其中p为每一种可能的情况发生的概率，对数的底数决定了信息上的单位。不同的底对应不同的单位。在信息论里通常以2为底，单位为bit；在热力学中以10为底，单位为Hartley；理论推导过程中通常以e为底，单位为nat。2、含义 在信息论里，熵并不直接表示信息的多少，而是表示不确定性的大小。如果要消除这种不确定性，熵越大需要输入
转载
2023-09-30 22:47:45
631阅读
文章目录1.简单理解 信息熵2.编制指标 （学术情景应用）3.python实现3.1 数据准备3.2 数据预处理3.3 熵值、权重计算3.4 编制综合评价指标 熵值法也称熵权法，是学术研究，及实际应用中的一种常用且有效的编制指标的方法。 1.简单理解 信息熵机器学习中的决策树算法是对信息熵的一种典型的应用。 在信息论中，使用 熵 (Entropy)来描述随机变量分布的不
转载
2023-09-13 23:34:59
299阅读
一、熵值法（一）原理熵指代一种混乱程度，定义事物越混乱，其熵值就越大，事物越整齐，其熵值就越大。熵值法就是采用熵这个概念来对指标进行赋权。熵值法认为一个若一个指标的数据都大差不差，没有什么区别，那么其数据包含的信息量是很少的，几乎不能帮助我们决策，因此会赋予该指标一个小的权重，若一个指标的数据非常离散，则其包含较多的信息，做决策时应更依赖该指标，因此应该赋予该指标一个大的权重。在上诉思想上而建立了
转载
2023-09-25 17:24:44
164阅读
前言：简单几行代码就OK了，还是比较容易的。之前有的博客是直接将每个元素的概率作为输入计算熵的，本文加入了数据概率的计算功能，这样就更加方便一步到位了。关于熵的理论知识，可以移步我之前的博客：正文：直接上代码了，这次分段上。首先是熵的计算函数，比较简单，对应着熵的计算式一起看就很容易理解的。import math
def entropy(Plist):
if len(Plist):
转载
2023-06-13 20:29:23
340阅读
直方图直方图简单来说就是图像中每个像素值的个数统计，比如说一副灰度图中像素值为0的有多少个，1的有多少个……直方图是一种分析图像的手段：直方图计算opencv库计算直方图使用 cv.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges) 计算，其中： 参数1：要计算的原图，以方括号的形式传入，如：[img] 参数2：选择图像的某个通道，计算直方图，灰度
文章目录 图片加密的评价指标—直方图统计与熵值 本篇文章对加密（置乱）后的图像进行评估，采用matlab来计算加密前后的图像直方图统计，以及图像的熵值。灰度直方图统计能反映一幅图的像素分布，或者说是亮度变化，针对加密图像来说，通过直方图统计可得到像素之间的 相关性 关系。图像熵值能反映图像的平均信息量，同时熵值越大，说明图像越混乱。根据以上，我们对FPGA实现加密后的图像进行质量评估。 1
熵权法中的熵值计算公式如图所示：比如说某个评价的指标完全一样，1,1,1,1,1,1那么m=6，p1到p6的概率均等于1/6；这个时候的熵值是最大的；所以在计算指标权重时，用这种方法反而是数据越小越混乱；权重越大；所以计算权重时都需要将1-ent值；这里的本质是已经将类别分好的，这里的数值代表属于该类别的样本个数；而我在决策树算法中看到的熵值，m=2,p1=1（值为1的是一类）；p2=0，得到的熵
一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指
一、原理1.引例从下图可以看到，越可能发生的事情信息量越少。而我们使用概率来衡量事情发生的可能性。2.定义熵权法是一种可以用于多对象、多指标的综合评价方法，其评价结果主要依据客观资料，几乎不受主观因素的影响，可以在很大程度上避免人为因素的干扰。熵值计算公式如下：二、步骤1.什么是度量信息量的大小信息量与概率的函数图与ln(x)函数图类似，因此在衡量信息量时，我们选用的是ln(x)函数。2.正向化和
转载
2023-08-07 20:02:35
619阅读
# HiveSQL 计算熵值函数的实现教程
熵值是信息论中用于衡量一个随机变量不确定性的重要指标。在数据分析和机器学习中，熵值在特征选择、数据压缩等领域也有广泛的应用。本文将通过 HiveSQL 来实现计算熵值的函数，帮助你一步步完成这一目标。
## 流程概述
在计算熵值之前，我们需要梳理整个流程。以下是实现熵值计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# Java熵值法计算
在实际生活中，我们经常需要对多个指标进行综合评价，以便做出决策。熵值法是一种常用的综合评价方法，它可以帮助我们将多个指标的不同评价标准统一化，并得出一个综合评价结果。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言来实现熵值法计算。
## 什么是熵值法
熵值法是一种基于信息熵理论的多指标综合评价方法。在计算熵值时，我们首先需要将各指标的取值范围进行标准化处理，然后根据各指
转载
2017-06-04 19:28:00
831阅读
2评论
# Python 计算域名熵值
## 什么是域名熵值
域名熵值是指域名中包含的信息量的度量。在信息论中，熵值用来表示信息的不确定度，即信息的平均量。对于域名而言，熵值可以用来衡量域名的复杂度。一个熵值高的域名通常包含更多的信息，而熵值低的域名则相对简单。
## 如何计算域名熵值
计算域名熵值的方法可以通过统计域名中包含的字符种类和字符出现的频率来实现。在 Python 中，可以通过编写一段
# Java 熵值计算 Demo
## 什么是熵？
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，它量化了信息的不确定性。在数据分析和机器学习中，熵可以帮助我们评估数据集的纯度。例如，在决策树算法中，熵被用来选择最优的分裂特征。当熵值较高时，数据集的混乱程度较大，反之则较小。
## 熵值计算公式
熵的计算公式如下：
$$
H(X) = - \sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log
面板数据熵值法 本文主要是讲解熵值法的处理过程和代码实现。 建立指标体系和指标评价时有可能用到熵值法（熵权法），但以往的经验来看，熵值法常用于时序数据或者是截面数据。实际上，熵值法在面板数据的应用也是十分常见，但很多时候在数据的处理上各种论文的做法有所不同。本文提供一种常用的面板数据熵值法，给大家提供参考。一、原始数据设定假设数据为d个年度（year）m个省份（prov）的n个指标。显然数据
转载
2023-10-12 09:54:09
135阅读
# Python有监督的熵值计算
在数据科学领域，信息论中的熵计算在特征选择、模型评价等任务中占据着重要地位。熵是度量不确定性的工具，而有监督的熵值计算则侧重于在已标注的数据上进行特征的重要性评估。本文将介绍有监督的熵值计算的概念，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是熵？
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，用来衡量一个系统的不确定性。熵越高，表明系统的不确定性越大。对
# Python 计算队列之间的熵值
熵（Entropy）是信息论中的一个重要概念，用于量化信息的多样性和不确定性。在计算机科学和数据分析中，熵常用于度量系统的状态分布或信息的复杂程度。在很多应用场景，如自然语言处理、机器学习和数据压缩中，熵值的计算是不可或缺的。
## 什么是熵？
简单来说，熵是随机变量不确定性的度量。若一个随机变量可能取的值越多且这些值的发生概率分布越均匀，那么它的熵值就
一、样本熵概述样本熵是一种衡量数据无序性的量化指标，它是通过测量样本的多样性来计算的。与其他熵的概念不同的是，样本熵是基于统计学的理论推导而得出的熵，而不是基于热力学理论推导的。在实际应用中，样本熵可以被应用于特征选择、分类识别、聚类和异常检测等数据预处理过程中，以发现和剔除无意义的数据，并提高数据分析的准确性和可靠性。二、样本熵计算方法1. 样本空间的贡献计算首先，我们需要将样本空间分成若干个相
