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MATLAB互信息核心函数工具包发布
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资 源 简 介
本工具包基于互信息理论开发，提供互信息、联合熵、条件熵、KL散度等关键函数的MATLAB实现，支持离散与连续变量处理，适用于特征选择、依赖分析及图像配准等机器学习任务。
详 情 说 明
基于互信息理论的核心函数工具包开发
项目介绍
本项目是一个基于互信息理论的核心函数工具包，提供了互信息、联合熵、条件熵、相对熵（KL散度）等关键信息论指标的计算实现。工具包支持离散和连续变量的处理，可广泛应用于特征选择、依赖关系分析、图像配准等机器学习和数据分析场景。功能特性
- 全面覆盖：实现互信息、联合熵、条件熵、KL散度等核心信息论度量
- 多类型支持：同时支持离散变量和连续变量的计算处理
- 灵活配置：提供离散化区间数量、核密度估计带宽、数据标准化等可选参数
- 多格式输出：支持标量结果、对称矩阵等多种输出形式
- 概率建模：采用直方图法和核密度估计法进行概率分布建模
使用方法
输入数据格式
- 离散数据：整数数组或分类数据（N×1或N×d矩阵）
- 连续数据：浮点数矩阵（N×d维，支持多变量联合分布）
- 可选参数：离散化区间数量、核密度估计带宽、数据标准化选项
输出结果
- 标量结果：熵值（比特/奈特单位）、互信息量、KL散度值
- 矩阵结果：多变量间的互信息矩阵（对称矩阵）
- 可选中间结果：概率分布表、条件概率分布、微分熵估计值
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 统计学工具箱（用于核密度估计等功能）
- 内存要求：根据数据规模而定，建议至少4GB RAM
