排列熵在原理上与前三种方法差异较大，所以理论部分要一定程度上抛弃惯性思维，接受新的算法理念。下面开始这个熵系列的最后一篇吧（也许）。一、排列熵排列熵（Permutation Entropy, PE）是由Bandt和Pompe[1]提出的一种检测时间序列随机性和动力学突变行为的方法，具有计算简单、快速，抗噪能力强，适合在 线监测等优点，已经被广泛应用于肌电信号和心率信号分析，气温复杂度以及机 械故障
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2023-12-14 18:58:41
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1. 什么是熵值法熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵值法是一种客观赋权方法，借鉴了信息熵思想，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重。熵值法是一种常用的多指标综合评价方法，它可以将多个指标的数据进行综合分析，得出一个综合评价结果。熵值法的作用非常广泛，可以应用于各种领
Python 列表有一个内置的 list.sort() 方法可以直接修改列表。还有一个 sorted() 内置函数，它会从一个可迭代对象构建一个新的排序列表。来看看这两个函数到底怎么用吧！基本用法对一个列表进行简单升序排序，使用sorted()：>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4]) [1, 2, 3, 4, 5]另一种方法是使用 list.sort() 方法，它
选择排序是先从元素列中找到最大/最小的元素（升序时找到最小值，降序时找到最大值），将它放在第一位，再从剩余元素中找到最大/最小，将它排到第二位，直到所有元素都被排序。本文以最详尽的方式讲述选择排序的实现过程，及其代码实现、时间、空间复杂度计算、优化方法（二元选择排序）。实现过程：以升序为例，选择排序每次假定需要排序的第一位数字即为最小值，向后依次对比，出现比它更小的值，就交换位置，直到这一列全部对
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 多尺度Retinex（MSR）图像去雾算法是一种基于Retinex理论的去雾算法。该算法通过在大、中、小三个尺度上计算图像的反射分量，并对其进行加权平均，从而消除雾气对图像的影响，提高图像的可视度。下面将详细介绍该算法的原
本文就是介绍一些常见的排序算法。排序是一个非常常见的应用场景，很多时候，我们需要根据自己需要排序的数据类型，来自定义排序算法，但是，在这里，我们只介绍这些基础排序算法，包括：插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序（重点）、堆排序、归并排序等等。看下图： 给定数组：int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78}一、直接插入排序(内部排序、O(n2)、稳
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2023-12-29 23:29:11
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本文就是介绍一些常见的排序算法。排序是一个非常常见的应用场景，很多时候，我们需要根据自己需要排序的数据类型，来自定义排序算法，但是，在这里，我们只介绍这些基础排序算法，包括：插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序（重点）、堆排序、归并排序等等。看下图： 给定数组：int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78}一、直接插入排序(内部排序、O(n2)、稳定)
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2023-12-22 11:56:10
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一、 排列熵算法简介： 排列熵算法(Permutation Entroy)为度量时间序列复杂性的一种方法，算法描述如下： 设一维时间序列： 采用相空间重构延迟坐标法对X中任一元素x(i)进行相空间重构，对每个采样点取其连续的m个样点，得到点x(i)的m维空间的重构...
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2015-06-12 19:58:00
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条件熵与信息熵是信息论中的重要概念，它们在数据挖掘、机器学习和人工智能等领域中有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍条件熵的概念、计算方法以及在Python中的实现。同时，我们还将通过代码示例来帮助读者更好地理解条件熵的概念和计算过程。
# 1. 信息熵和条件熵
信息熵是信息论中用于衡量随机变量不确定性的指标，它表示在给定一组可能事件的情况下，某一事件发生所包含的信息量。对于一个随机变量X，其信
原创
2023-09-04 08:10:36
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文章目录前言一、什么是多尺度排列熵？二、实验平台照片三、MATLAB代码3.1 多尺度排列熵3.2 排列熵参考文献 前言齿轮及齿轮箱作为机械设备常用的调节转速和传递转矩的旋转机械设备，不仅能够传递较大的功率和载荷，而且具有较好的可靠性。但是在高精度的切削加工中，当齿轮在变转速、变载荷等复杂工况下工作，极易受到损伤、产生磨损、断齿等情况，使得加工精度大打折扣。因此，齿轮的状态监测和故障诊断变得尤为
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2024-06-04 07:48:33
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多尺度在说明多尺度排列熵之前，我先说以下多尺度，通俗地讲多尺度就是对信号进行不同粒度的采样，比如有一个序列X{1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}如果对这个序列进行二尺度分析可以将它看作五个平均值组成的序列y{1/2（1+2），1/2（3+4），1/2（5+6），1/2（7+8），1/2（9+10）}，就是对原来的序列进行粗粒化处理，假设进行s尺度分析，原序列长度N除以尺度s得到新序列所包含
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2024-08-11 08:54:17
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条件熵定义的最原始形式\[H(Y|X)=\sum_{x\in X} p(x)H(Y|X=x)
\]或者写成这样\[H(Y|X)=\sum_{i=1}^{n} p(x_i)H(Y|X=x_i)
\]这里 \(n\) 表示随机变量 \(X\) 取值的个数，不管是条件熵还是熵，都是计算 \(Y\) （可以理解为因变量）的熵，\(H(Y|X)\) 可以理解为在已知一些信息的情况下，因变量 \(Y\) 的不
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2023-07-28 20:39:57
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意义又名信息熵。用来描述不确定事件的不确定程度，是随机变量不确定度的度量。随机变量不确定度越大，熵越大；反之越小。直观示例对于今天是否下雨这个不确定事件，如果天气预报说“今天中午下雨的可能性是百分之九十”，我们就会不约而同想到出门带伞；如果预报说“有百分之五十的可能性下雨”，我们就会犹豫是否带伞，因为雨伞无用时确是累赘之物。 显然，第一则天气预报中，下雨这件事的不确定性程度较小，而第二则关于下雨的
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2023-07-27 13:35:16
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# 条件熵与交叉熵的科普及其在Python中的实现
在信息论和机器学习中，条件熵和交叉熵是两个非常重要的概念。它们在评估概率分布之间的差异时，发挥着关键作用，尤其是在分类任务中。本文将介绍这两个概念，并提供相应的Python代码示例，帮助大家理解它们的应用。
## 条件熵
条件熵是指在已知随机变量 \(Y\) 的情况下，随机变量 \(X\) 的不确定性。可以用以下公式表示：
\[
H(X|
1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
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2024-01-02 12:18:52
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熵、条件熵、相对熵、交叉熵和互信息目录信息熵条件熵相对熵和交叉熵互信息笔记仅从机器学习角度理解下面的内容1. 信息熵(Information entropy)熵 (Entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)、信息熵 (information entropy)。首先，我们先来理解一下信息
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2024-05-20 16:59:20
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针对大家评论区给出的很多问题，作者一直都有关注，因此在这里又写了一篇文章，而且思路与这篇文章有不同之处，至于具体的不同之处放在下一篇文章了，大家感兴趣的可以移步观看，下一篇文章可以说是作者的呕心力作。(4条消息) 白鲸优化算法优化VMD参数，并提取特征向量，以西储大学数据为例，附MATLAB代码_今天吃饺子的博客好了，废话到此为止！接下来讲正文！同样以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X1
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2024-04-24 14:16:42
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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
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2023-08-07 20:02:35
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本文参考nltk MaxentClassifier实现了一个简单的最大熵模型，主要用于理解最大熵模型中一些数学公式的实际含义。 最大熵模型： Pw(y|x)Zw(x)=1Zw(x)exp(∑i=1nwifi(x,y))=∑yexp(∑i=1nwifi(x,y)) 这里
fi(x,y)代表特征函数,
wi代表每个特征函数对于的权值。 如何计算测试数据x被分为类别y的概率呢？ 总结成一句话
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2023-12-13 01:00:37
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程序名称##改进熵权法计算(matlab版+python版)程序功能(对象)适用于对两个及以上的对象进行综合评估；客观赋权法：改进熵权法(输入各评估对象的指标原始值)输出：评估对象的客观权重以及综合评分值对比改进需求：传统熵权法在所有熵值趋近于1时熵值微小的差距将引发熵权成倍变化!!!应用领域：根据需求而定，博主研究领域是配电网评估以下均在该领域计算改进熵权法的理论分析在编程之前首先需要学习相关内
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2024-04-19 20:09:23
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