def cal_shannon(frame):
时间: 2023-06-13 09:02:09 浏览: 57
该函数的作用是计算给定数据集的香农熵(Shannon Entropy),即衡量数据集信息量的指标。香农熵越高,数据集的混乱程度就越大,表示该数据集中包含的信息量越多,反之则越少。
函数的输入参数为一个数据集,输出为该数据集的香农熵。
以下是函数的代码实现:
```python
import math
def cal_shannon(frame):
num_entries = len(frame) # 数据集总记录数
label_counts = {} # 存储数据集中各个类别出现的次数
for feat_vec in frame:
current_label = feat_vec[-1]
if current_label not in label_counts.keys():
label_counts[current_label] = 0
label_counts[current_label] += 1
shannon_ent = 0.0
for key in label_counts:
prob = float(label_counts[key]) / num_entries # 计算该类别出现的概率
shannon_ent -= prob * math.log(prob, 2) # 计算香农熵
return shannon_ent
```
函数首先通过遍历数据集统计各个类别出现的次数,并将其存储到字典 `label_counts` 中。然后根据香农熵的公式,计算每个类别出现的概率,再将其代入香农熵的计算公式,最终得到数据集的香农熵并返回。