数据压缩与信息熵

数据压缩与信息熵

1992年,美国佐治亚州的WEB Technology公司,宣布做出了重大的技术突破。该公司的DataFiles/16软件,号称可以将任意大于64KB的文件,压缩为原始大小的16分之一。业界议论纷纷,如果消息属实,无异于压缩技术的革命。

许多专家还没有看到软件,就断言这是不可能的。因为根据压缩原理,你不可能将任意文件压缩到16分之一。事实上,有一些文件是无法压缩的,哪怕一个二进制位,都压缩不掉。后来,事实果然如此,这款软件从来没有正式发布。没过几年,就连WEB Technology公司都消失了。那么,为何不是所有的文件都可以被压缩?是否存在一个压缩极限呢,也就是说,到了一定大小,就没法再压缩了?

01

压缩的有限性

首先,回答第一个问题:为什么WEB Technology公司的发明不可能是真的。反证法可以轻易地证明这一点。假定任何文件都可以压缩到n个二进制位(bit)以内,那么最多有2n种不同的压缩结果。也就是说,如果有2n+1个文件,必然至少有两个文件会产生同样的压缩结果。这意味着,这两个文件不可能无损地还原(解压缩)。因此,得到证明,并非所有文件都可以压缩到n个二进制位以下。很自然地,下一个问题就是,这个n到底是多少?

02

压缩原理

要回答一个文件最小可以压缩到多少,必须要知道压缩的原理。压缩原理其实很简单,就是找出那些重复出现的字符串,然后用更短的符号代替,从而达到缩短字符串的目的。比如,有一篇文章大量使用"中华人民共和国"这个词语,我们用"中国"代替,就缩短了5个字符,如果用"华"代替,就缩短了6个字符。事实上,只要保证对应关系,可以用任意字符代替那些重复出现的字符串。

本质上,所谓"压缩"就是找出文件内容的概率分布,将那些出现概率高的部分代替成更短的形式。所以,内容越是重复的文件,就可以压缩地越小。比如,"ABABABABABABAB"可以压缩成"7AB"。

相应地,如果内容毫无重复,就很难压缩。极端情况就是,遇到那些均匀分布的随机字符串,往往连一个字符都压缩不了。比如,任意排列的10个阿拉伯数字(5271839406),就是无法压缩的;再比如,无理数(比如π)也很难压缩。

压缩就是一个消除冗余的过程,相当于用一种更精简的形式,表达相同的内容。可以想象,压缩过一次以后,文件中的重复字符串将大幅减少。好的压缩算法,可以将冗余降到最低,以至于再也没有办法进一步压缩。所以,压缩已经压缩过的文件(递归压缩),通常是没有意义的。

03

压缩的极限

知道了压缩原理之后,就可以计算压缩的极限了。上一节说过,压缩可以分解成两个步骤。第一步是得到文件内容的概率分布,哪些部分出现的次数多,哪些部分出现的次数少;第二步是对文件进行编码,用较短的符号替代那些重复出现的部分。第一步的概率分布一般是确定的,现在就来考虑第二步,怎样找到最短的符号作为替代符。如果文件内容只有两种情况(比如扔硬币的结果),那么只要一个二进制位就够了,1表示正面,0表示表示负面。如果文件内容包含三种情况(比如球赛的结果),那么最少需要两个二进制位。如果文件内容包含六种情况(比如扔筛子的结果),那么最少需要三个二进制位。一般来说,在均匀分布的情况下,假定一个字符(或字符串)在文件中出现的概率是p,那么在这个位置上最多可能出现1/p种情况。需要log2(1/p)个二进制位表示替代符号。这个结论可以推广到一般情况。假定文件有n个部分组成,每个部分的内容在文件中的出现概率分别为p1、p2、...pn。那么,替代符号占据的二进制最少为下面这个式子。

log2(1/p1) + log2(1/p2) + ... + log2(1/pn)
= ∑ log2(1/pn)

04

信息熵

上一节的公式给出了文件压缩的极限。对于n相等的两个文件,概率p决定了这个式子的大小。p越大,表明文件内容越有规律,压缩后的体积就越小;p越小,表明文件内容越随机,压缩后的体积就越大。

(1)信息熵只反映内容的随机性,与内容本身无关。不管是什么样内容的文件,只要服从同样的概率分布,就会计算得到同样的信息熵。 (2)信息熵越大,表示占用的二进制位越长,因此就可以表达更多的符号。所以,人们有时也说,信息熵越大,表示信息量越大。不过,由于第一点的原因,这种说法很容易产生误导。较大的信息熵,只表示可能出现的符号较多,并不意味着你可以从中得到更多的信息。 (3)信息熵与热力学的熵,基本无关。这两个熵不是同一件事,信息熵表示无序的信息,热力学的熵表示无序的能量。

为了便于文件之间的比较,将上式除以n,可以得到平均每个符号所占用的二进制位。

∑ log2(1/pn) / n
= log2(1/p1)/n + log2(1/p2)/n 
 + ... + log2(1/pn)/n

由于p是根据频率统计得到的,因此上面的公式等价于下面的形式。

p1*log2(1/p1) + p2*log2(1/p2) 
   + ... + pn*log2(1/pn)
   = ∑ pn*log2(1/pn)
   = E( log2(1/p) )

上面式子中最后的E,表示数学期望。可以理解成,每个符号所占用的二进制位,等于概率倒数的对数的数学期望。

下面是一个例子。假定有两个文件都包含1024个符号,在ASCII码的情况下,它们的长度是相等的,都是1KB。甲文件的内容50%是a,30%b,20%是c,则平均每个符号要占用1.49个二进制位。

0.5*log2(1/0.5) + 0.3*log2(1/0.3) 
   + 0.2*log2(1/0.2)
   = 1.49

既然每个符号要占用1.49个二进制位,那么压缩1024个符号,理论上最少需要1526个二进制位,约0.186KB,相当于压缩掉了81%的体积。

乙文件的内容10%是a,10%是b,......,10%是j,则平均每个符号要占用3.32个二进制位。

0.1*log2(1/0.1)*10
= 3.32

既然每个符号要占用3.32个二进制位,那么压缩1024个符号,理论上最少需要3400个二进制位,约0.415KB,相当于压缩掉了58%的体积。

对比上面两个算式,可以看到文件内容越是分散(随机),所需要的二进制位就越长。所以,这个值可以用来衡量文件内容的随机性(又称不确定性)。这就叫做信息熵(information entropy)。

机器学习算法与Python学习

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2016-12-13

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