JS散度(Jensen-Shannon divergence)是一种用于衡量两个概率分布之间相似度的指标。
时间: 2023-06-24 08:05:05 浏览: 78
是的,JS散度是一种用于衡量两个概率分布之间相似度的指标。它是基于KL散度(Kullback-Leibler divergence)的改进版本,可以避免KL散度的一些问题,如非对称性和无定义性。JS散度被广泛应用于信息检索、数据挖掘等领域中。在JS散度中,两个概率分布之间的距离越小,它们之间的相似度就越高。
相关问题
Jensen-Shannon Divergence 是什么
Jensen-Shannon Divergence(JS散度)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。它是由K.L.散度(Kullback-Leibler Divergence)和对称性量(Symmetric Difference)组成的。JS散度可以用于衡量两个概率分布之间的相似度,也可以用于聚类、分类等机器学习任务中的特征选择。
jensen-shannon divergence
Jensen-Shannon散度是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。它是基于Kullback-Leibler散度的一种改进,可以避免KL散度的不对称性和无限大问题。Jensen-Shannon散度可以用于聚类、分类、信息检索等领域。它的计算方法比较简单,可以通过计算两个概率分布的平均分布来得到。