香农熵的实例
展开全部
那么我们如何来量化度量信息量呢?我们来看一个例子,马上要举行世界杯赛了。大家都很关心谁会是冠军。假如我错过了看世界杯,赛后我问一个知道比赛结果的观众“哪支球队是冠军”? 他不愿意直接告诉我, 而要让我猜,并且我每猜一次,他要收一元钱才肯告诉我是否猜对了,那么我需要付给他多少钱才能知道谁是冠军呢? 我可以把球队编上号,从 1 到 32, 然后提问: “冠军的球队在 1-16 号中吗?” 假如他告诉我猜对了, 我会接着问: “冠军在 1-8 号中吗?” 假如他告诉我猜错了, 我自然知道冠军队在 9-16 中。 这样最多只需要五次, 我就能知道哪支球队是冠军。所以,谁是世界杯冠军这条消息的信息量只值五块钱。
香农熵(Shannon entropy)在生物信息领域基因表达分析中有广泛的应用,如一些或一个基因在不同组织材料中表达情况己知,但如何确定这些基因是组织特异性表达,还是广泛表达的,那我们就来计算这些基因在N个样本中的香农熵,结果越趋近于零,则表明它是一个越特异表达的基因,结果越趋近于log2(N)则表示它是一个广泛表达的基因。
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询