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function [ d ] = hcompare_KL( h1,h2 )
%This routine evaluates the Kullback-Leibler (KL) distance between histograms. 
%             Input:      h1, h2 - histograms
%             Output:    d – the distance between the histograms.
%             Method:    KL is defined as: 
%             Note, KL is not symmetric, so compute both sides.
%             Take care not to divide by zero or log zero: disregard entries of the sum      for which with H2(i) == 0.

temp = sum(h1 .* log(h1 ./ h2));
temp( isinf(temp) ) = 0; % this resloves where h1(i) == 0 
d1 = sum(temp);

temp = sum(h2 .* log(h2 ./ h1)); % other direction of compare since it's not symetric
temp( isinf(temp) ) = 0;
d2 = sum(temp);

d = d1 + d2;

end

私の問題は、 h1(i) または h2(i) == 0 のときはいつでも、期待どおりの inf を取得していることです。ただし、KL距離では、h1またはh2 == 0の場合はいつでも0を返すと想定していますが、ループを使用せずにそれを行うにはどうすればよいですか?

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カウントのいずれかが0のときに問題が発生しないようにするには、「適切な」データポイントをマークするインデックスを作成することをお勧めします。

%# you may want to do some input testing, such as whether h1 and h2 are
%# of the same size

%# preassign the output
d = zeros(size(h1));

%# create an index of the "good" data points
goodIdx = h1>0 & h2>0; %# bin counts <0 are not good, either

d1 = sum(h1(goodIdx) .* log(h1(goodIdx) . /h2(goodIdx)));
d2 = sum(h2(goodIdx) .* log(h2(goodIdx) . /h1(goodIdx)));

%# overwrite d only where we have actual data
%# the rest remains zero
d(goodIdx) = d1 + d2;
于 2012-11-14T15:32:08.027 に答える
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使ってみて

 d=sum(h1.*log2(h1+eps)-h1.*log2(h2+eps))

KL(h1,h2) は KL(h2,h1) とは異なることに注意してください。あなたの場合はKL(h1,h2)ですよね？あなたの実装は間違っていると思います。h1 と h2 の間の距離ではありません。h1 と h2 の間の KL 距離が定義されます。

KL(h1,h2)=sum(h1.log(h1/h2))=sum(h1.logh1-h2.logh2).

したがって、正しい実装は

 d=sum(h1.*log2(h1+eps)-h1.*log2(h2+eps)) %KL(h1,h2)

また

 d=sum(h2.*log2(h2+eps)-h2.*log2(h1+eps)) %KL(h2,h1)
于 2014-08-01T09:40:14.957 に答える