relativeEntropy

数据集包含的数据样本,可以在逻辑上分为两组,指定为一个向量,当你有一个单一的一套样品,如一个特性值和一个矩阵当你有多组样本。

X必须包含至少两个行对应逻辑类我的0和两个行对应的标签1计算合理的相对熵值。

例如,假设你有一组五个特性为每个20变速箱和你计算的相对熵来评估这些特性。X是一个20-by-5矩阵。每一行代表一个变速箱是健康的或错误的,表示的相关逻辑的类标签0或1。至少两个变速箱必须健康,至少两个变速箱必须是有缺陷的。相对熵表示每个特性如何区分健康的变速箱的数据从数据错误的变速箱。

逻辑分类标签分配中的行X两种逻辑类,指定为一个向量的长度米,在那里米的行数在吗X。

例如,假设再一次X是一个20-by-5矩阵对应于20变速箱。第一个9变速箱是健康的。剩下的11个变速箱是错误的。定义的健康状态0和错误的状态1。然后我有一个20的长度。第一个9的标签我等于0剩下的11个标签是相等的1。