【徹底解説】相互情報量の求め方

本記事は情報理論の徹底解説シリーズに含まれます。

初学者の分かりやすさを優先するため,多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。

目次

結論

以下のような計算をすれば良いです。

\begin{align}
I(X ; Y) &= \sum_{x \in X, y \in Y} P(x, y) \log \frac{P(x, y)}{P(x) P(y)}
\end{align}

計算過程

計算過程は以下です。

\begin{align}
I(X ; Y) &= H(X) - H(X \mid Y) \\
&=-\sum_{x \in X} P(x) \log P(x)-\left(-\sum_{y \in Y} \sum_{x \in X} P(x, y) \log P(x \mid y)\right) \\
&=-\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} P(x, y) \log P(x)+\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} P(x, y) \log P(x \mid y) \\
&=\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} P(x, y) \log \frac{P(x \mid y)}{P(x)} \\
&=\sum_{x \in X} \sum_{y \in Y} P(x, y) \log \frac{P(x, y)}{P(x) P(y)} \\
&=\sum_{x \in X, y \in Y} P(x, y) \log \frac{P(x, y)}{P(x) P(y)}
\end{align}

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