纯劈裂成NaN的熵

Question

我编写了一个函数来计算向量的熵，其中每个元素代表一个类的元素数。

function x = Entropy(a)
    t = sum(a);
    t = repmat(t, [1, size(a, 2)]);
    x = sum(-a./t .* log2(a./t));
end

例如：a = [4 0]，然后是entropy = -(0/4)*log2(0/4) - (4/4)*log2(4/4)

但对于上述函数，由于NaN，当分割为纯时，熵为log2(0)，如上例所示。纯拆分的熵应为零。

如果数据非常大，我应该如何解决问题，对性能的影响最小？感谢

Answer 1

我建议你创建自己的log2函数

function res=mylog2(a)
   res=log2(a);
   res(isinf(res))=0;
end

此函数在打破log2行为时可以在您的特定示例中使用，因为您将结果与日志内部相乘，从而使其为零。它不是“数学上正确的”，但我相信这就是你要找的东西。