matlab代码实现计算两组数的互信息

以下是一个简单的 Matlab 代码实现计算两组数的互信息：

% 数据集1
X = [1 2 3 4 5]; 
% 数据集2
Y = [2 4 6 8 10];

% 计算X的熵
Px = histcounts(X, 'Normalization', 'probability');
Hx = -sum(Px.*log2(Px));

% 计算Y的熵
Py = histcounts(Y, 'Normalization', 'probability');
Hy = -sum(Py.*log2(Py));

% 计算联合熵H(X,Y)
Pxy = histcounts2(X,Y, 'Normalization', 'probability');
Hxy = -sum(sum(Pxy.*log2(Pxy)));

% 计算互信息I(X,Y)
Ixy = Hx + Hy - Hxy;

这段代码首先定义了两个数据集 `X` 和 `Y`，然后通过 `histcounts` 函数计算了它们的概率分布。接着，使用概率分布计算了它们的熵 `Hx` 和 `Hy`。然后使用 `histcounts2` 函数计算了它们的联合概率分布，并使用联合概率分布计算了它们的联合熵 `Hxy`。最后，通过公式 `I(X,Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y)` 计算了它们的互信息 `Ixy`。

相关问题

高斯耦合互信息matlab代码

高斯耦合互信息是一种衡量两个随机变量之间依赖程度的技术，特别适用于连续变量的概率分布情况。在MATLAB中，计算高斯耦合互信息通常需要利用已有的统计函数或者自定义函数来实现。

下面是一个简单的示例，假设我们有两组二维正态分布的数据`x`和`y`：

% 定义数据
mu_x = [0; 0]; % 平均值
sigma_x = [1; 1]; % 方差-covariance矩阵
mu_y = [1; 1];
sigma_y = [1; 1];

% 计算协方差矩阵
cov_xy = cov([x; y]);

% 确定是否满足高斯分布条件（如果数据是正态分布）
is_gaussian = isNormal(x, 'Sample', false) && isNormal(y, 'Sample', false);

if is_gaussian
    % 使用MATLAB的内置函数
    ci = mutualInfoGauss(mu_x, sigma_x, mu_y, sigma_y);
else
    % 如果不是高斯，可能需要先近似处理或者使用其他方法
    % 这里省略了非高斯情况下复杂的计算过程
end

`mutualInfoGauss`是MATLAB中的一个函数，用于计算高斯分布下两个变量的耦合互信息。如果你的数据不满足高斯分布，这个函数可能就不适用了。