Big Data: Wie Daten sprechen lernen
Verbundentropie
Im zweiten Schritt kann mit diesem Verfahren die sogenannte Verbundentropie berechnet werden, die einem nicht linearen Korrelationsma? ?hnelt. Die Verbundentropie H(x,y) zweier Gr??en x und y definiert den Erwartungswert der (abh?ngigen) Informationsgehalte beider Vektorr?ume x und y. Durch die Verwendung der bedingten Entropie in der Verbundentropie erm?glicht die Verbundentropie eine Aussage ?ber die Abh?ngigkeit von x und y. In der Praxis berechnet sich die Verbundentropie ?ber die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines Musters in x mit dem eines anderen Musters vom y. Somit stellt die Verbundentropie eine v?llig neue Gr??e dar, die von der Wahrscheinlichkeitstheorie nicht geliefert wird. Das Problem ist, dass die Verbundentropie einheitenlos ist und die Gr??enordnung sehr stark von den Wertebereichen der untersuchten Variablen abh?ngt. Ein L?sungsansatz besteht darin, dass die gr??te Verbundentropie auf 1 normiert wird und die kleinste auf 0. Dann kann die relative Verbundentropie ?hnlich ausgewertet werden wie ein Korrelationskoeffizient. Die Verbundentropie wirkt auf den ersten Blick wie ein nichtlinearer Korrelationskoeffizient, ber?cksichtigt aber die zus?tzliche Tatsache, dass die G?te einer Korrelation auch von anderen Gr??en abh?ngen kann.
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