纯分裂的熵计算为NaN

Question

我写了一个函数来计算向量的熵，其中每个元素表示一个类的元素的数量。

function x = Entropy(a) 
    t = sum(a); 
    t = repmat(t, [1, size(a, 2)]); 
    x = sum(-a./t .* log2(a./t)); 
end 

e.g：a = [4 0]，然后entropy = -(0/4)*log2(0/4) - (4/4)*log2(4/4)

但对于上述功能，熵是NaN当分割是因为纯的log2(0)，如在上面的示例。纯分裂的熵应该是零。

由于数据量非常大，我应该如何解决对性能影响最小的问题？由于

Answer 1

我建议你创建自己的log2功能

function res=mylog2(a) 
    res=log2(a); 
    res(isinf(res))=0; 
end 

此功能，同时打破了log2行为，可以在你的具体的例子，因为你是与日志的内乘的结果中，从而使其为零。这不是“数学上正确的”，但我相信这就是你正在寻找的。