MatLab 中 2 个直方图的 Kullback Leibler 散度
Kullback Leibler Divergence of 2 Histograms in MatLab
我想要一个函数来计算 MatLab 中两个直方图之间的 KL 距离。我试过这段代码：
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/13089-kldiv
但是，它说我应该有两个大小为 n x nbins 的分布 P 和 Q。但是，我无法理解包的作者希望我如何排列直方图。我认为提供随机变量的离散值和 bin 的数量就足够了（我假设该算法将使用任意支持来评估期望）。
感谢任何帮助。
谢谢。
你link的函数要求传递的两个直方图对齐，因此具有相同的长度NBIN x N（不是N X NBIN），也就是说，如果N>1那么[=输入中的 32=]rows 应等于直方图中的 bin 数。如果您只是要比较两个直方图（即如果 N=1），那并不重要，您可以传递这些直方图的行或列向量版本，只要您保持一致并且 bin 的顺序匹配。
对该函数的一般调用如下所示：
dists = kldiv(bins,P,Q)
该实现允许 多个 直方图相互比较（即 N>1），在这种情况下，每个数组中的列对（具有匹配的列索引）是进行比较，结果是一个行向量，其中包含每个匹配对的距离。
数组 bins 应与 P 和 Q 大小相同，用于执行非常小的检查以确保输入大小相同，但未使用在计算中。该例程期望 bins 包含您的垃圾箱的数字标签，以便它可以检查重复的垃圾箱标签并在出现重复时警告您，否则不使用该信息。
您可以取消 bins 并使用
计算距离
KL = sum(P .* (log2(P)-log2(Q)));
不使用 Matlab Central 版本。但是，您 link 执行上述最小检查的版本还允许计算两个替代距离（请参阅文档）。
eigenchris 编辑的 link 版本检查没有直方图箱为空（这会使计算在数字上爆炸），如果有，删除它们对总和的贡献（不确定这是否完全适当的 - 咨询该主题的专家）。它可能还应该知道公式的确切形式，特别注意上面 log2 的使用与 eigenchris 编辑的 link 版本中的自然对数。
我想要一个函数来计算 MatLab 中两个直方图之间的 KL 距离。我试过这段代码： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/13089-kldiv
但是，它说我应该有两个大小为 n x nbins 的分布 P 和 Q。但是，我无法理解包的作者希望我如何排列直方图。我认为提供随机变量的离散值和 bin 的数量就足够了（我假设该算法将使用任意支持来评估期望）。
感谢任何帮助。
谢谢。
你link的函数要求传递的两个直方图对齐，因此具有相同的长度NBIN x N（不是N X NBIN），也就是说，如果N>1那么[=输入中的 32=]rows 应等于直方图中的 bin 数。如果您只是要比较两个直方图（即如果 N=1），那并不重要，您可以传递这些直方图的行或列向量版本，只要您保持一致并且 bin 的顺序匹配。
对该函数的一般调用如下所示：
dists = kldiv(bins,P,Q)
该实现允许 多个 直方图相互比较（即 N>1），在这种情况下，每个数组中的列对（具有匹配的列索引）是进行比较，结果是一个行向量，其中包含每个匹配对的距离。
数组 bins 应与 P 和 Q 大小相同，用于执行非常小的检查以确保输入大小相同，但未使用在计算中。该例程期望 bins 包含您的垃圾箱的数字标签，以便它可以检查重复的垃圾箱标签并在出现重复时警告您，否则不使用该信息。
您可以取消 bins 并使用
KL = sum(P .* (log2(P)-log2(Q)));
不使用 Matlab Central 版本。但是，您 link 执行上述最小检查的版本还允许计算两个替代距离（请参阅文档）。
eigenchris 编辑的 link 版本检查没有直方图箱为空（这会使计算在数字上爆炸），如果有，删除它们对总和的贡献（不确定这是否完全适当的 - 咨询该主题的专家）。它可能还应该知道公式的确切形式，特别注意上面 log2 的使用与 eigenchris 编辑的 link 版本中的自然对数。