简介
normalized-mutual-information 是一个可以用于计算两个离散随机变量之间的互信息（Mutual Information）以及标准互信息 (Normalized Mutual Information) 值的 npm 包。在前端类应用中，该包可以用于计算两个分类数据之间的相关性。
安装
在使用 normalized-mutual-information 之前，我们需要安装它。可以使用 npm 命令进行安装：
--- ------- -----------------------------
或者在项目的 package.json 文件中新增 normalized-mutual-information 依赖项：
--------------- - -------------------------------- -------- -
使用
安装完成后，我们可以在需要使用的文件中引入 normalized-mutual-information：
------ - ------------------ --------------------------- - ---- --------------------------------
MutualInformation 类的使用
MutualInformation 类用于计算两个随机变量 X 和 Y 之间的互信息，我们可以通过在代码中引用该类并传入 X 和 Y 的取值，来计算它们之间的互信息。
代码示例：
------ - ----------------- - ---- -------------------------------- -- -- - - - ------------------ ----- - - --- -- -- -- -- --- ----- - - --- -- -- -- -- --- -- --- ----------------- ----- -- - --- -------------------- -- -- - - - ------ ----- ----------------- - --------------- --- ------------------------------- -- ---------------------
NormalizedMutualInformation 类的使用
NormalizedMutualInformation 类用于计算两个随机变量 X 和 Y 之间的标准互信息值。与 MutualInformation 类不同的是，NormalizedMutualInformation 类需要传入额外的参数，用于计算标准互信息。
代码示例：
------ - --------------------------- - ---- -------------------------------- -- -- - - - ------------------ ----- - - --- -- -- -- -- --- ----- - - --- -- -- -- -- --- -- --- --------------------------- ----- --- - --- ------------------------------ -- -- - - - --------- ----- --------------------------- - ---------------- -- - --------------------- ---- --- ----------------------------------------- -- ---------------------
在上述代码示例中，我们传入了 continuityCorrection 参数（默认值为 true），用于计算标准互信息时的连续性校正。
意义及应用场景
使用 normalized-mutual-information 包，我们可以计算两个分类数据之间的相关性，进而用于处理数据聚类、分类、降维等场景。例如，在图像识别、文本分类、社区划分等领域，可以利用 normalized-mutual-information 进行特征提取、数据分类等操作。
结语
normalized-mutual-information 是一个方便、简单易用的 npm 包，可以用于计算分类数据之间的相关性。在前端类应用中，我们可以利用 normalized-mutual-information 处理数据聚类、分类、降维等场景，实现更加精准的数据分析及应用。
来源：JavaScript中文网 ，转载请联系管理员！ 本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/6006734a890c4f7277583732