信息熵计算公式H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/P(xi)) ] = -∑P(xi)log(2,P(xi)) (i=1,2,..n)其中，x表示随机变量，与之相对应的是所有可能输出的集合，定义为符号集,随机变量的输出用x表示
P(x)表示输出概率函数
变量的不确定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的信息量也就越大.
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