Question

我正在尝试每列的熵，矩阵看起来像这样：

0.5 0.3333 0.2  
0   0.3333 0.4  
0.5 0.3333 0.4

每个列加起来一个，但是，矩阵中有一些零，所以如果我只是log2（arr（i，:)），结果中会有一个-Inf，所以整个事情都行不通
在实践中我有一个巨大的矩阵，所以我希望程序运行得很快，是否有解决方法？这是我的解决方案，它的工作速度与p。* log2（p）一样快吗？

    log2p = log2(p);
    log2p(log2p==-Inf)=0;
    entropy = entropy - p .* log2p;

Answer 1

在MATLAB中0^0等于1。从log2(1)==0开始，你可以使用它并将你的熵函数重写为

p.*log2(p) = log2(p.^p)

然后为你的例子我们得到

>> log2(p.^p)

ans =

   -0.5000   -0.5283   -0.4644
         0   -0.5283   -0.5288
   -0.5000   -0.5283   -0.5288

Answer 2

使用isinf

log2p = log2(p);
log2p( isinf(log2p) ) = 0;
entrpoy = -sum( p.*log2p , 1 )

Answer 3

使用eps：

eps是float中的最小可表示数字，因此您的结果不会发生太大变化（几乎无限小变化）。

log2(p)

ans =

   -1.0000   -1.5851   -2.3219
      -Inf   -1.5851   -1.3219
   -1.0000   -1.5851   -1.3219

log2(p+eps)

ans =

   -1.0000   -1.5851   -2.3219
  -52.0000   -1.5851   -1.3219
   -1.0000   -1.5851   -1.3219

p2=p+eps;
 entropy=-sum(p2.*log2(p2),1)

entropy =

    1.0000    1.5849    1.5219

Answer 4

您可以将isnan与0*-inf==NaN：

这一事实结合使用

E = p.*log2(p);

valid = ~isnan(E);
entropy(valid) = entropy(valid) - E(valid);

clear E valid

如找到here，如果你的MATLAB比R2007a更新，这应该没有警告。

如何对熵计算进行矢量化？

4 个答案: