Jensen-Shannon-divergens
Jensen-Shannon-divergens er et symmetrisk informasjonsteoretisk mål på forskjellen mellom to sannsynlighetsfordelinger. Utviklet av Jian Lin i 1991 som en forbedring av den asymmetriske Kullback-Leibler-divergensen, overvinner den KLs retningsbestemte begrensning ved å midle divergensen i begge retninger. Resultatet er en sann metrikk (som tilfredsstiller trekantulikheten) som varierer fra 0 (identiske fordelinger) til 1, noe som gjør den egnet for symmetriske sammenligningsoppgaver.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Lin, J. (1991). Divergence measures based on the Shannon entropy. IEEE Transactions on Information Theory, 37(1), 145-151. DOI: 10.1109/18.61115 ↗
- Cover, T. M., & Thomas, J. A. (1991). Elements of Information Theory. Wiley-Interscience. DOI: 10.1002/0471200611 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Jensen-Shannon Information Divergence. ScholarGate. https://scholargate.app/no/decision-making/jensen-shannon-divergence
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Hellinger-avstandBeslutningstaking↔ compare
- Kullback-Leibler-divergensBeslutningstaking↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →