一直关注我们的朋友们一定会发现，近期SPSSAU增添了很多新功能。我们精挑细选出6个最常使用的功能，介绍给大家，看看这些新功能你有没有解锁成功呢？01 一键删除无效样本“无效样本”功能中，添加了一键删除无效样本的按钮。筛选出无效样本后，你可以直接选中【删除无效样本】按钮，一键删除无效样本。当然，这样做可能有一些风险，因为删除操作无法恢复。也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究
# 用R语言求熵值
在信息论中，熵（Entropy）是一种用于衡量不确定性或信息内容的指标。较高的熵值表示系统的不确定性较高，信息量较大；而较低的熵值则表示系统较为确定，信息量较少。熵的概念在数据分析、机器学习等领域中得到广泛应用。本文将通过R语言的示例来介绍如何计算熵值。
## 熵的定义
熵的公式可以用以下数学表达式表示：
$$
H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i)
原创
2024-08-04 04:07:09
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KL散度（Kullback-Leibler Divergence）也叫做相对熵，用于度量两个概率分布之间的差异程度。离散型比如随机变量取值为时的概率分别为，随机变量取值为时的概率分别为，则：Python代码实现，离散型KL散度可通过SciPy进行计算：from scipy import stats
P = [0.2, 0.4, 0.4]
Q = [0.4, 0.2, 0.4]
stats.ent
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2023-07-07 23:17:44
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# Python 求熵公式：信息论的基础
在信息论中，熵是一个重要的概念，用于量化信息的不确定性。熵的概念最早由克劳德·香农（Claude Shannon）提出，它不仅在通信系统中有广泛应用，也在机器学习、数据分析以及自然语言处理等多个领域发挥着重要作用。本文将介绍熵的基本概念，并通过 Python 代码示例来演示如何计算熵。
## 什么是熵？
在信息论中，熵用来度量一个随机变量的不确定性。
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。目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。 熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。 参考数据：https://login.sina.com.cn/sso/login.php?useticket=0&returntype=META&service=blo
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2024-05-13 12:10:45
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引言第一次写博客，就先给大家介绍如何安装osmnx模块（让人很头疼），以及利用osmnx和geopandas采集openstreetmap上的城市街道数据并且计算和可视化街道的方向熵，教程的主要方法来自微信公众号“数读城事”，本博客就把你可能遇到的问题以及实现的具体步骤复现一遍，废话不多说，咱们开始吧。安装osmnx笔者使用的是Python 3.7版本，必须要吐槽的是osmnx的模块真的很难安装，
numpy linalg 模块线性代数numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算矩阵逆、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。import numpy as np1.计算矩阵创建矩阵A = np.mat('0 1 2;1 0 3;4 -3 8')
print(A)
#[[0 1 2]]
#[[1 0 3]]
#[[4 -3 8]]使用inv函数计算逆矩阵inv = n
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2024-07-01 15:30:55
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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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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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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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什么是熵权法熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，表明指标值得变异
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2024-01-12 09:16:16
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本文是电子书Neural Networks and Deep Learning的读书笔记，我不能保证自己理解是否有偏误或者忽略了原文的精彩地方，如有请读者指出，另外还是推荐英文阅读能力较强的读者直接去阅读原书，因为写得真的不错。神经网络训练的提升可以由四个方面进行：使用能反馈更大误差信号的交叉熵（cross entropy）作为损失函数、能使网络具备更好泛化能力的四种正则化（L1、L2、DropO
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2024-09-25 13:30:41
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文章目录一、基本原理二、计算过程三、实例 一、基本原理 熵值法是一种客观赋权法，是根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。 在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量月越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大。 对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标值的离散程度越大，提供的信息信息量越多，该指标对综合评价的影响（即权
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2023-10-20 11:32:22
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信息熵越大，信息量到底是越大还是越小？权重和信息熵的大小到底是正相关还是负相关？ 网上有一些相反的说法。 有些说：熵越大，方差越大，包含的信息越多，权重越大。 另一些说：熵越小，不确定性越小，提供的信息越大，权重越大。 今天复盘一下熵权法计算权重的原理，并python实现。 文章目录熵权法计算权重原理信息熵计算熵权法计算熵权悖论的解释Python实现信息熵求权重 熵权法计算权重原理信息熵计算熵是对
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2023-08-31 07:47:08
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背景在进行一些综合评估类项目时，需要给一些指标确定一个合理的权重，用来计算综合得分，这种综合评估类项目在实际的业务中有很多应用，比如：学生奖学金评定方法、广告效果综合评估、电视节目满意度综合评估、用户满意度综合评估等。计算权重的方法比较多，下面主要介绍利用熵值法来确定确定。一些名词解释个案 一个个案，一条记录，也就是一个样本，在矩阵里面就是一行数据，不同地方叫法不一样属性 属性就是样本所拥有的特性
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2023-08-10 11:39:12
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熵值法综合评价分析流程一、案例背景当前有一份数据，是各品牌车各个维度的得分情况，现在想要使用熵值法进行综合评价，得到各品牌车的综合得分，从而进行车型优劣对比，为消费者提供购车依据。数据如下（数据虚构，无实际意义）：二、数据处理使用熵值法进行分析，需要对数据进行处理，包括数据方向处理和数据量纲处理。（1）方向处理当数据方向不一致时，需要进行方向处理，消除数据方向不同的影响。数据按照方向不同，可分为正
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2023-08-07 22:00:57
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1. 什么是最长公共子序列？什么是最长公共子串？1.1. 最长公共子序列（Longest-Common-Subsequences，LCS）最长公共子序列（Longest-Common-Subsequences，LCS）是一个在一个序列集合中（通常为两个序列）用来查找所有序列中最长子序列的问题。这与查找最长公共子串的问题不同的地方是：子序列不需要在原序列中占用连续的位置 。最长公共子序列问题是一个经
【建模算法】熵权法（Python实现）熵权法是通过寻找数据本身的规律来赋权重的一种方法。熵是热力学单位，在数学中，信息熵表示事件所包含的信息量的期望。根据定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其熵值越小，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大。熵本源于热力学，后由申农（C. E. Shannon）引入信息论，根据熵的定义与原理，当系统可能处于几种不同状态，每种状态
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2023-09-25 14:03:30
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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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关于“opencv熵值 python”，这一主题涉及如何通过Python中的OpenCV库计算图像的熵值，熵值常用于量化图像的信息内容。以下是我整理的相关，要点包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实例案例、排错指南和性能优化。
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## 版本对比
从OpenCV的多个版本中，我们可以仔细观察其在熵值计算方面的特性差异。以下是版本演进的一些关键点：
- **OpenCV 3.x**：首次
