互信息的定义
正式地，两个离散随机变量 X 和 Y 的互信息可以定义为：
其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。
在连续随机变量的情形下，求和被替换成了二重定积分：
其中 p(x,y) 当前是 X 和 Y 的联合概率密度函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率密度函数。
互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY)中的统计平均值。 平均互信息I(X;Y)克服了互信息量I(xi;yj)的随机性,成为一个确定的量。如果对数以 2 为基底，互信息的单位是bit。
直观上，互信息度量 X 和 Y 共享的信息：它度量知道这两个变量其中一个，对另一个不确定度减少的程度。例如，如果 X 和 Y 相互独立，则知道 X 不对 Y 提供任何信息，反之亦然，所以它们的互信息为零。在另一个极端，如果 X 是 Y 的一个确定性函数，且 Y 也是 X 的一个确定性函数，那么传递的所有信息被 X 和 Y 共享：知道 X 决定 Y 的值，反之亦然。因此，在此情形互信息与 Y（或 X）单独包含的不确定度相同，称作 Y（或 X）的熵。而且，这个互信息与 X 的熵和 Y 的熵相同。（这种情形的一个非常特殊的情况是当 X 和 Y 为相同随机变量时。）
互信息是 X 和 Y 联合分布相对于假定 X 和 Y 独立情况下的联合分布之间的内在依赖性。于是互信息以下面方式度量依赖性：I(X; Y) = 0 当且仅当 X 和 Y 为独立随机变量。从一个方向很容易看出：当 X 和 Y 独立时，p(x,y) = p(x) p(y)，因此：
此外，互信息是非负的（即 I(X;Y) ≥ 0; 见下文），而且是对称的（即 I(X;Y) = I(Y;X)）。
通用MATLAB代码
主函数main.m
代码语言：javascript复制clc
u1 = rand(4,1);
u2 = [2;32;6666;5];
wind_size = size(u1,1);
mi = calmi(u1, u2, wind_size);calmi.m
代码语言：javascript复制%计算两列向量之间的互信息
%u1：输入计算的向量1
%u2：输入计算的向量2
%wind_size：向量的长度
function mi = calmi(u1, u2, wind_size)
x = [u1, u2];
n = wind_size;
[xrow, xcol] = size(x);
bin = zeros(xrow,xcol);
pmf = zeros(n, 2);
for i = 1:2
minx = min(x(:,i));
maxx = max(x(:,i));
binwidth = (maxx - minx) / n;
edges = minx binwidth*(0:n);
histcEdges = [-Inf edges(2:end-1) Inf];
[occur,bin(:,i)] = histc(x(:,i),histcEdges,1); %通过直方图方式计算单个向量的直方图分布
pmf(:,i) = occur(1:n)./xrow;
end
%计算u1和u2的联合概率密度
jointOccur = accumarray(bin,1,[n,n]); %（xi，yi）两个数据同时落入n*n等分方格中的数量即为联合概率密度
jointPmf = jointOccur./xrow;
Hx = -(pmf(:,1))'*log2(pmf(:,1) eps);
Hy = -(pmf(:,2))'*log2(pmf(:,2) eps);
Hxy = -(jointPmf(:))'*log2(jointPmf(:) eps);
MI = Hx Hy-Hxy;
mi = MI/sqrt(Hx*Hy);互信息概述请跳转至
互信息公式及概述
互信息特征选择请跳转至
基于互信息的特征选择算法MATLAB实现
