离散变量和连续变量的熵如何计算?有何差异?
时间: 2023-03-13 12:26:20 浏览: 107
熵是用来衡量随机变量不确定性的一种度量,离散变量和连续变量的熵计算方法有所不同。离散变量的熵可以用概率模型来衡量,而连续变量的熵则是根据函数的密度分布来计算的。两者的差异在于,离散变量的熵只能表示变量取值的不确定性,而连续变量的熵不仅能表示变量取值的不确定性,还能表示变量取值的分布情况。
相关问题
连续FFT与离散FFT有何区别?
连续FFT(Fast Fourier Transform)和离散FFT(Discrete Fourier Transform)是两种不同的傅里叶变换方法。
连续FFT是用于处理连续时间信号的傅里叶变换方法。它将一个连续时间域信号转换为连续频率域信号。连续FFT通常用于信号处理、图像处理和通信系统等领域。
离散FFT是用于处理离散时间信号的傅里叶变换方法。它将一个离散时间域信号转换为离散频率域信号。离散FFT通常用于数字信号处理、音频处理和数据压缩等领域。
两者的区别主要在于输入信号的类型和处理方式。连续FFT处理连续时间信号,而离散FFT处理离散时间信号。连续FFT使用积分来计算傅里叶变换,而离散FFT使用离散采样点进行计算。
离散变量如何变成类别变量?
离散变量可以通过将其映射到有限的类别集合来变成类别变量。这个过程称为离散化。常见的离散化方法包括等宽离散化和等频离散化。等宽离散化将变量的取值范围划分为相等的宽度,而等频离散化则将变量的取值范围划分为相等的频率。