回答情况：
提问时间：
问题标签：
我需要计算两个图像块的互信息。如果两个面片大小相同，我知道如何计算它。但是如果大小不同，我如何计算互信息(或两个补丁之间的联合直方图)？
浏览 2提问于2015-11-10得票数 0
3回答
我使用了以下代码来计算情感分析中用于特征选择的相互信息和卡方平方的值。)),2) + (N10/N)*math.log((N*N10)/((N10+N11)*(N00+N10)),2) + (N00/N)*math.log((N*N00)/((N10+N00)*(N01+注意:我正在尝试计算两个特征之间的互信息和卡方数值，而不是一个特定特征和一个类之间的互信息。我这样做是为了知道这两个特性是否有任何关联。/E11 + ((N00-E00)**2</
浏览 3修改于2013-01-21得票数 4
1回答
我还发现，互信息是一种类似的方法，同时我还研究了各种替代方案。根据我的数据，他们似乎给出了类似的结果。
如果我的数学是正确的，我所使用的平均熵对应于条件熵项H(V|U)，并试图最小化这与最大的相互信息对齐。我无法理解的是，奇异平均熵与相互信息有何不同，为什么我们需要熵项H(U)或H(V)。似乎最小化其中一个条件熵就足够了。换句话说，据
浏览 0提问于2019-04-19得票数 3
回答已采纳
目前，我有一系列18 DataFrames (每个代表不同的年份)，由3列和不同数量的行组成，它们代表氨基酸残基位置的标准化互信息分数，如：Pos1 Pos2 MI_Score if MI[2][q] > 0.5:
p.append([MI[0][q],MI[1][q],MI[
浏览 2提问于2014-01-16得票数 4
回答已采纳
1回答
请问，如何使用Python计算两张三维图像的互信息值和标准化互信息值？任何帮助都将不胜感激。我曾尝试使用sklearn中的函数来计算互信息值a，但我发现在旋转或平移图像后再次计算互信息值时，得到的是值B。A和b之间的差异非常小，所以我个人认为这种方法不适用于图像。我说的对吗?def NMI(img1,img2): img2_ = sitk.GetArrayFromImage(img2</em
浏览 69修改于2020-08-12得票数 0
我想计算每两个向量之间的512X512互信息矩阵，并选择256个互信息值最低的特征图(不包括全为零的行/列)。为了简单起见，假设我有以下张量(你不需要pytorch，你可以使用numpy)： t2 = torch.Tensor([0.25, 2.1.5. 3.2, 3.1, 2.5])v2 = t2.data.numpy()
v3 = t3.data.numpy() 我使用我找到的代码来计算两个向量之
浏览 20修改于2019-06-25得票数 1
我正在寻找一个包来计算两个聚类之间调整后的互信息。我只通过谷歌找到了一些python代码。是否有内置的R包或函数可以通过交互信息对数据进行聚类？
浏览 1修改于2021-08-18得票数 1
我注意到sklearn mutual_info_classif函数中的行为与我在互信息目标中所期望的不一致。给定一组列'A‘、'B’、'C‘和一个因变量y，所计算的相互信息可以是所有特征与y(单个标量)或单个特征与y(标量列表)之间的相互信息。(特性和因变量之间的相互信息值)随列的顺序而变化。例如，以下查询提供不同的输出。, 0.017, 0.14]feature_scores = mutual_info_classif(
浏览 5提问于2021-02-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我必须对术语执行特征选择，并且我打算使用相互信息作为执行特征选择的度量。我的疑问是，在计算所有可能的对之间的互信息之后，应该做什么？我是否应该设置一个阈值，并选择在该阈值内的所有术语对？
浏览 1提问于2013-03-06得票数 0
1回答
互信息量化到X降低Y不确定性的程度。然而，据我所知，它并没有量化“以多少方式”X减少不确定性。例如，考虑X是三维向量的情况，并考虑X_1=[Y,0,0]与X_2 = [Y,Y^2, 3.5Y]之间的关系。直观地说，X_2包含关于Y的“更多信息”，或者相对于X_1来说，Y的冗余性更强；但是如果我正确理解，两者都有相同的相互信息。是否有一种可以量化这一差异的信息理论替代措施？
谢谢!
浏览 0修改于2021-07-17得票数 0
回答已采纳
Mattes相互信息怀疑TranslationTransform (0x44fbd20) RTTI类型: itk::TranslationTransform参考计数:2修改时间: 5528423
什么是修改时间
浏览 1提问于2017-05-15得票数 0
1回答
我想在R中计算条件互信息，我使用了一个名为infotheo的包。[1] -1.523344hhh<-condentropy(X$industr
浏览 4提问于2016-10-03得票数 0
我想使用最大互信息进行特征选择。如果我有向量x和标签y，并且前三个特征值是离散的，我可以像这样获得MMI值：现在我想在管道中使用相同的互信息选择
浏览 2提问于2017-04-27得票数 4
1回答
我看过许多论文和文章，它们提出了相互信息和有条件相互信息的公式。他们通常用两种方式写出来：
这些公式实际上是等价的吗？PX(x)的意思实际上与P(x)的意思相同吗？
浏览 4提问于2017-03-20得票数 0
回答已采纳
但不幸的是，在新的版本中，我们不能计算互信息值。我尝试过其他的计算方法，但最终发现不适用于计算图像的互信息(如sklearn包)。 有没有已经可以做到这一点的库/工具？您将如何实现它？
浏览 38提问于2020-08-19得票数 1
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号