- ￥254 - 3570
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- 进口
- HY-101540
- 2025年09月03日
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- 文献和实验
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- 库存：
10
- 供应商：
广州市左克生物
- CAS号：
129024-87-9
- 规格：
10mM*1mL/1mg/5mg/10mg/25mg/50mg/100mg
| 规格： | 10mM*1mL | 产品价格： | ￥576.0 |
|---|---|---|---|
| 规格： | 1mg | 产品价格： | ￥254.0 |
| 规格： | 5mg | 产品价格： | ￥565.0 |
| 规格： | 10mg | 产品价格： | ￥892.0 |
| 规格： | 25mg | 产品价格： | ￥1606.0 |
| 规格： | 50mg | 产品价格： | ￥2380.0 |
| 规格： | 100mg | 产品价格： | ￥3570.0 |
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文献和实验和 Y 的互信息， H （ X ）， H(Y) 分别是 X 和 Y 的熵， H(X,Y) 是向量 X,Y 的联合熵。 归一化互信息 NMI 定义如下：NMI （ X ， Y ） = MI （ X ， Y ） /max[H （ X ）， H （ Y ） ] NMI 独立于单个信息熵，抓住了模式上的相似性。互信息聚类分析没有规则上的约束，不象欧氏距离。 目前，还没有理论来指导如何选择最好的相似性度量，也许一个“正确”的距离在表达模式空间是不存在的，选择何种度量函数依赖于我们要解决的问题。
) 分别是 X 和 Y 的熵， H(X,Y) 是向量 X,Y 的联合熵。 归一化互信息 NMI 定义如下： NMI ( X ， Y ) = MI ( X ， Y ) /max[H ( X )， H ( Y ) ] (8-20) NMI 独立于单个信息熵，抓住了模式上的相似性。互信息聚类分析没有规则上的约束，不象欧氏距离。 目前，还没有理论来指导如何选择最好的相似性度量，也许一个“正确”的距离在表达模式空间是不存在的，选择何种度量函数依赖于我们要解决的问题。
和 Y 的熵， H(X,Y) 是向量 X,Y 的联合熵。 归一化互信息 NMI 定义如下： NMI ( X ， Y ) = MI ( X ， Y ) /max[H ( X )， H ( Y ) ] (8-20) NMI 独立于单个信息熵，抓住了模式上的相似性。互信息聚类分析没有规则上的约束，不象欧氏距离。 目前，还没有理论来指导如何选择最好的相似性度量，也许一个“正确”的距离在表达模式空间是不存在的，选择何种度量函数依赖于我们要解决的问题。 8.4.2
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