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):
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2023-06-13 20:29:23
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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
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2023-09-30 22:47:45
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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
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2023-09-13 23:34:59
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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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# 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
原创
2024-05-05 06:12:54
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决策树和KNN是机器学习的入门级别的算法，所以面试的时候都时常会有面试官要求将决策树写出来以用来检验面试者的算法基本素养。1.信息熵信息熵是表示数据的混乱程度（物理学当中就有热熵来表示分子混乱程度）。信息熵表现为-log(信息的概率)那么整体的信息熵的数学期望：对概率*-log(概率）求和，以下用代码语言表述上面所说：from math import log
def shannonent(dic
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2023-11-09 10:31:54
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目录一、熵权法介绍二、熵权法赋权步骤1.指标正向化mapminmax介绍2.数据标准化3.计算信息熵4.计算权重以及得分四、实例分析1.导入相关库2.读取数据 2.指标正向化2.1 越小越优型处理2.2 某点最优型指标处理3.数据标准化4.计算信息熵 5.计算权重 6.计算得分 总结一、熵权法介绍熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程
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2023-09-04 10:32:34
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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
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2024-01-10 16:24:27
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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
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2024-04-14 20:59:31
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# Python熵值法计算权重
## 简介
在实际的数据分析和决策过程中，常常需要根据多个指标的重要性确定权重，进而进行加权计算。熵值法是一种常用的计算权重的方法，它基于信息熵的概念，能够客观地评估指标的重要程度。本文将详细介绍如何使用Python实现熵值法来计算权重。
## 流程
下面是使用熵值法计算权重的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准
原创
2023-11-13 04:57:59
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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
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2023-09-25 17:24:44
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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
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2023-07-20 10:15:23
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# 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
原创
2024-09-20 11:53:24
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# Python 读取表格计算熵值法
熵值法是一种用于决策问题的综合评价方法，主要用于解决多指标、多方案的决策问题。在实际应用中，我们通常需要对大量数据进行综合评价，这时候就可以使用熵值法来帮助我们做出决策。
在此，我们将介绍如何使用Python读取表格数据并计算熵值法。我们将以一个旅行目的地选择的案例来说明这个方法。
## 熵值法简介
熵值法是通过计算各指标的熵值和权重，从而得出最优方案
原创
2024-03-17 06:13:03
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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
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2024-08-20 20:20:25
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# 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
原创
2024-09-24 07:03:09
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熵（统计物理与信息论术语） 熵的概念 [1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。最初是用来描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中有广泛的应用。但那时熵仅仅是一个可以通过热量改变来测定的物理量，其本质仍没有很好的解释，直到统计物理、信息论等一系列科学理论发展，熵的本质才逐渐被解释清楚，即，熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。它在控制论、概率论、数论、天体物理
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2023-12-27 14:04:24
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# 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
# 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
原创
2024-05-05 07:12:59
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# 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
原创
2024-08-03 09:58:31
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