ScholarGate
Asistente
MCDMInformation-theoretic divergence

Divergencia Jensen-Shannon

La divergencia Jensen-Shannon es una medida teórica de la información, simétrica, de la diferencia entre dos distribuciones de probabilidad. Desarrollada por Jian Lin en 1991 como una mejora de la divergencia asimétrica de Kullback-Leibler, supera la limitación direccional de KL promediando las divergencias en ambas direcciones. El resultado es una métrica verdadera (que satisface la desigualdad triangular) que varía de 0 (distribuciones idénticas) a 1, lo que la hace adecuada para tareas de comparación simétrica.

Aplicar con DecisionMindPróximamenteApply, compare, get guidance
Tools & resources
Descargar diapositivas
Learn & explore
VídeoPróximamente

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Mapa de métodos

El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.

Fuentes

  1. Lin, J. (1991). Divergence measures based on the Shannon entropy. IEEE Transactions on Information Theory, 37(1), 145-151. DOI: 10.1109/18.61115
  2. Cover, T. M., & Thomas, J. A. (1991). Elements of Information Theory. Wiley-Interscience. DOI: 10.1002/0471200611

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Jensen-Shannon Information Divergence. ScholarGate. https://scholargate.app/es/decision-making/jensen-shannon-divergence

¿Qué método?

Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.

Comparar lado a lado

Citado por

ScholarGateJensen-Shannon Divergence (Jensen-Shannon Information Divergence). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/decision-making/jensen-shannon-divergence · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026