算术和几何归一化互信息

是一种用于衡量两个随机变量之间相关性的指标。它结合了互信息和归一化的概念，可以在不同数据分布下进行比较和分析。

算术和几何归一化互信息的计算公式如下：

NMI(X, Y) = 2 * I(X, Y) / (H(X) + H(Y))

其中，X和Y是两个随机变量，I(X, Y)是它们的互信息，H(X)和H(Y)分别是X和Y的熵。

算术和几何归一化互信息的取值范围在[0, 1]之间，值越大表示两个随机变量之间的相关性越高。

应用场景： 算术和几何归一化互信息在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域中广泛应用。它可以用于特征选择、聚类分析、图像分割等任务中，帮助发现变量之间的关联性，从而提高数据分析和模型建立的准确性。

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