С чем лучше начать работу с канальными матрицами?

Для начала работы с канальными матрицами рекомендуется изучить основные понятия и принципы теории информации, такие как энтропия, вероятность событий, условная энтропия и т.д. 

Для вычисления условной информационной энтропии в контексте канальной матрицы объединения, необходимо использовать формулу условной энтропии:

H(X|Y) = H(X,Y) - H(Y)

где H(X|Y) - условная энтропия X при условии Y, H(X,Y) - совместная энтропия X и Y, H(Y) - энтропия Y.

Для вычисления совместной энтропии и энтропии Y можно использовать следующие формулы:

H(X,Y) = - ΣΣ p(x,y) log2 p(x,y)
H(Y) = - Σ p(y) log2 p(y)

где p(x,y) - вероятность совместного появления событий X и Y, p(y) - вероятность события Y.

После подсчета всех значений и подстановки их в формулу можно получить необходимое значение условной информационной энтропии.

p(x,y) - это вероятность наступления события x и y вместе: <br/> - Строки - это Xi <br/> - Столбцы - это Yi <br/> <br/> Т.е. если суммировать по 2 столбцу получишь априорную вероятность наступления Y2 - 0.25 (когда не знаем наступил ли Xi) <br/> <br/> Теперь, переходим к формуле энтропии: <br/> <br/>