R语言 maigesPack包 MI()函数中文帮助文档(中英文对照)

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MI(maigesPack)
MI()所属R语言包：maigesPack

                                         Calculate Mutual Information
                                         计算互信息

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function to calculate the mutual information of 2 random variables, or between all pairs of rows of a numerical matrix.
函数来计算的2个随机变量，或所有对一个数值矩阵的行之间的相互信息。


用法----------Usage----------


MI(x, y=NULL, k=1)



参数----------Arguments----------

参数：x
numerical matrix to calculate the MI between all pairs of rows from x. Also, x must be a numerical vector and y must be specified as another numerical vector of same lenght as x and the MI value between both them are calculated.
数值矩阵计算心肌梗死之间的所有行对从x。此外，x必须是一个数值向量和y必须指定x和心肌梗死的价值两者之间的计算数值另一个相同长度的向量。


参数：y
optional numerical vector that must be specified if x is a vector. Defaults to NULL.
可选的数值向量，必须指定x如果是一个向量。默认为空。


参数：k
integer specifying the number of the neighbours to be used in the calculation of the MI value.
整数，指定将要使用的MI值计算的邻居。


Details

详情----------Details----------

This function implements an algorithm proposed by Kraskov et al. (2004) that don't use estimator of the entropy.
此功能实现由Kraskov等提出了一种算法。 （2004年），不使用的熵的估计。


值----------Value----------

If x is a matrix, the function return a square matrix with lenght equal to the number of rows of x with MI values between all pairs of rows from x. If x is a numerical vector, y must be specified and the function returns a positive real number with the MI value between the two vectors.
如果x是一个矩阵，函数返回长度等于行数一个方阵x从x行之间的所有对MI值。如果x是一个数值向量，y必须指明函数返回一个正实数与两个向量之间的MI值。


作者（S）----------Author(s)----------



Gustavo H. Esteves &lt;<a href="mailto:gesteves@vision.ime.usp.br">gesteves@vision.ime.usp.br</a>&gt;




参考文献----------References----------

information, Physical Review E, 69, 066138, 2004 (http://scitation.aip.org/getabs/servlet/GetabsServlet?prog=normal&amp;id=PLEEE8000069000006066138000001&amp;idtype=cvips&amp;gifs=yes).

举例----------Examples----------


x <- runif(50, 0, 1)
y <- rbeta(50, 1, 2)
MI(x, y)

z <- matrix(rnorm(100, 0, 1), 4, 25)
MI(z)

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